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如何在GradientBoostingRegressor - BaseEstimator中使用scikit learn?

在GradientBoostingRegressor中使用scikit-learn的BaseEstimator,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
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from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.base import BaseEstimator
  1. 创建一个自定义的回归器类,并继承BaseEstimator类:
代码语言:txt
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class MyRegressor(BaseEstimator):
    def __init__(self, **params):
        self.model = GradientBoostingRegressor(**params)
  1. 在自定义的回归器类中实现必要的方法,例如fit()和predict()方法:
代码语言:txt
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    def fit(self, X, y):
        self.model.fit(X, y)
        return self

    def predict(self, X):
        return self.model.predict(X)
  1. 创建自定义回归器的实例,并设置参数:
代码语言:txt
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my_regressor = MyRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1)
  1. 使用自定义回归器进行训练和预测:
代码语言:txt
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my_regressor.fit(X_train, y_train)
predictions = my_regressor.predict(X_test)

这样,你就可以在GradientBoostingRegressor中使用自定义的回归器类了。请注意,上述代码仅为示例,你可以根据实际需求进行修改和扩展。

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