XGBoost训练结果分析

# 模型训练
model.fit(X_train, y_train)

# 预测与评估
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"\n评估结果：\nMSE: {mse:.2f}\nR²: {r2:.2f}")

从这个评估结果来看，这个模型的表现是较差的。以下是具体分析：

1. MSE（均方误差）

• MSE 是衡量模型预测值与真实值之间差异的指标。MSE 越小，模型的预测误差越小。

• 你提供的 MSE 是 8781.39，这个值的大小需要结合数据的范围来判断。如果目标变量的值范围较大（比如在几万以上），那么这个 MSE 可能并不算特别糟糕；但如果目标变量的值范围较小（比如在几百以内），这个 MSE 就显得非常大，说明模型的预测误差很大。

2. R²（决定系数）

• R² 是衡量模型解释数据方差能力的指标，取值范围在 [0, 1]。R² 越接近 1，模型的解释能力越强；R² 越接近 0，模型的解释能力越弱。

• 你提供的 R² 是 0.23，这意味着模型只能解释目标变量 23% 的方差，其余 77% 的方差无法被模型解释。这表明模型的拟合能力较差，几乎接近随机预测的水平。

3. 综合判断

• 从 R² 的角度来看，模型的表现是非常差的，因为 R² 接近 0，说明模型几乎没有解释能力。

• 从 MSE 的角度来看，虽然无法直接判断好坏，但结合 R² 的结果，可以推测模型的预测误差较大。

4. 改进建议

• 特征工程：检查输入特征是否足够有效，是否遗漏了重要的特征，或者是否存在噪声特征。

• 模型调参：尝试调整 XGBoost 的超参数（如学习率、树的深度、正则化参数等），以提高模型的性能。

• 数据预处理：检查数据是否存在异常值、缺失值或分布不均的问题，必要时进行归一化或标准化。

• 模型选择：如果 XGBoost 的表现较差，可以尝试其他回归模型（如 LightGBM、CatBoost 或神经网络）。

总结来说，这个模型的表现较差，需要进一步优化。