Python中的梯度提升(GBM)算法实例
梯度提升(GBM)是一种机器学习方法，通过迭代地训练模型来逐步减少损失函数。它在回归和分类问题中都有良好的应用效果，并且是一种强大的集成学习算法。本文将以Python为例，介绍如何使用GBM算法对一个回归问题进行建模。
首先我们需要导入一些常用的Python库，如下所示：
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error
本次案例中，我们将使用Car Evaluation数据集进行建模，该数据集包含6个属性和1个类别变量。我们将用这些属性变量来预测车辆的价格。首先，我们需要将CSV文件读入Pandas DataFrame中，如下所示：
data=pd.read_csv("car_data_1.csv")接下来，我们需要将原始数据划分为训练集和测试集。我们将80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。
train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(data.iloc[:,:-1], data.iloc[:,-1], test_size=0.2, random_state=1)
然后我们需要进行特征工程，将分类变量编码成哑变量（Dummy Variable）。这里我们使用Pandas的get_dummies函数。
train_data = pd.get_dummies(train_data) test_data = pd.get_dummies(test_data)
现在我们可以建立一个GBM模型。首先，我们初始化模型，然后进行参数设置。在这里，我们设置了模型的迭代次数（n_estimators）为100，并将学习率参数（learning_rate）设置为0.1。
model = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, random_state=1)
接下来，我们用训练集数据拟合模型：
model.fit(train_data,train_label)
接下来，我们使用测试集数据评估模型的性能。在这里，我们使用均方误差（MSE）来评价模型的性能。代码如下所示：
pred=model.predict(test_data)
mse=mean_squared_error(test_label, pred)
print("MSE:",mse)最后，我们可以进一步探索GBM模型中变量的重要性。我们可以使用sklearn的feature_importances_函数来得到。
feat_imp = pd.Series(model.feature_importances_, index=train_data.columns).sort_values(ascending=False) print(feat_imp)
总之，本文演示了如何使用Python的sklearn库实现GBM算法。我们使用Car Evaluation数据集来预测车辆的价格，并评估了模型的性能，并且我们还可以得到变量的重要性分数。GBM在机器学习中具有良好的应用效果，并且是一种强大的集成学习算法。
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