本文主要是介绍Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING,GBR回归训练和预测可视化...，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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在之前的文章中，我们研究了许多使用 多输出回归分析的方法。在本教程中，我们将学习如何使用梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRESSOR拟合和预测多输出回归数据。对于给定的 x 输入数据，多输出数据包含多个目标标签。本教程涵盖：
准备数据
定义模型
预测和可视化结果
我们将从加载本教程所需的库开始。
准备数据
首先，我们将为本教程创建一个多输出数据集。它是随机生成的数据，具有以下一些规则。该数据集中有三个输入和两个输出。我们将绘制生成的数据以直观地检查它。
f = plt.figure()
f.add_subplot(1,2,1)
plt.title("Xs 输入数据")
plt.plot(X)
接下来，我们将数据集拆分为训练和测试部分并检查数据形状。
print("xtrain:", xtrain.shape, "ytrian:", ytrain.shape)
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定义模型
我们将定义模型。作为估计，我们将使用默认参数实现。可以通过 print 命令查看模型的参数。
model = MutRer(es=gbr)
print(model )
现在，我们可以用训练数据拟合模型并检查训练结果。
fit(xtrain, ytrain)
score(xtrain, ytrain)
预测和可视化结果
我们将使用经过训练的模型预测测试数据，并检查 y1 和 y2 输出的 MSE 率。
predict
最后，我们将在图中可视化结果并直观地检查它们。
xax = range(len)
plt.plot
plt.legend
在本教程中，我们简要学习了如何在 Python 中训练了多输出数据集和预测的测试数据。
本文摘选《Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRESSOR回归训练和预测可视化》，点击“阅读原文”获取全文完整资料。
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这篇关于Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING,GBR回归训练和预测可视化...的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
