梯度提升树（Gradient Boosting Decision Trees）在Python中的实现

梯度提升树（Gradient Boosting Decision Trees）在Python中的实现

梯度提升树（Gradient Boosting Decision Trees，简称GBDT）是一种强大的机器学习算法，用于解决回归和分类问题。它通过将多个决策树进行级联，每个树都在之前树的残差上进行训练，从而逐步改善模型的预测能力。在Python中，我们可以使用Scikit-learn库来实现GBDT算法。

首先，我们需要安装Scikit-learn库。可以使用以下命令来安装：

pip install scikit-learn

接下来，我们将导入必要的库并加载示例数据集。在本例中，我们将使用Scikit-learn库中自带的波士顿房价数据集作为示例。

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.ensemble import GradientBoostingR