Python_coming的博客

本文介绍了XGBoost算法的应用。通过Python代码演示了完整流程：1)数据导入与预处理；2)异常值处理；3)特征标准化；4)构建XGBoost多输出回归模型；5)模型评估。

本文介绍了一个使用XGBoost进行多输出回归预测的Python实现方法。首先导入必要的库，包括MultiOutputRegressor、xgboost和sklearn相关模块。然后读取数据文件，划分特征和目标变量（y1和y2），并将数据分为训练集和测试集。接着设置XGBoost模型参数，包括学习率、树的数量、正则化项等。最后使用MultiOutputRegressor包装XGBRegressor建立模型，训练后对测试集进行预测。该模型会自动创建两个子模型分别预测y1和y2两个目标变量，实现了多输出回归任务