哇塞，你们晓得吗？我今天学了一个超级酷的东西， 叫ZuoGradientBoostingRegressor，听说它Neng帮我们提升预测准确率哦！下面我就来给巨大家分享一下我的学心得。

啥是GradientBoostingRegressor？

GradientBoostingRegressor是一种hen神奇的算法，它其实是一种集成学方法。轻巧松就是它把hen许多细小树组合起来形成一个超级巨大的树，这样预测起来就geng加准确了。

先说说我们要用Python的scikit-learn库来用它。我给巨大家举个例子，就是用这玩意儿库来预测一下细小麦的产量。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, ensemble
from sklearn.model_selection import train_test_split
def load_data_regression:
    # 用 scikit-learn 自带的一个糖尿病病人的数据集
    diabetes = datasets.load_diabetes
    # 拆分成训练集和测试集，测试集巨大细小为原始数据集巨大细小的 1/4
    return train_test_split
def test_GradientBoostingRegressor:
    X_train, X_test, y_train, y_test = data
    regr = ensemble.GradientBoostingRegressor
    regr.fit
    print)

调参就像是给GradientBoostingRegressor穿衣服，不同的衣服会关系到到它的效果。比如学率、树的数量、树的深厚度等等，dou是hen关键的参数。

学率就像是树的生长远速度，太迅速了会飘，太磨蹭了会矮。树的数量就像是树的数量，许多了Nenggeng准确，但太许多了会太麻烦。树的深厚度就像是树的高大度，太矮了kan不远，太高大了会歪。

GradientBoostingRegressor有啥优良处和不优良的地方？

优良处呢，就是它NengZuo到hen高大的预测精度，而且hen灵活，Neng处理各种类型的数据。不优良的地方嘛，就是计算起来有点麻烦，调参也比比kan麻烦。

所以说 学GradientBoostingRegressor，确实Neng提升预测准确率哦！不过要学优良它，还是要许多练习，许多调参，才Neng让它发挥出Zui巨大的作用呢！

哇，写了这么许多，我dou累了你们也要优良优良kankan哦！不然就白费我写的辛苦了。