python波士顿房价预测

Question

如何解决，波士顿房价预测使用梯度提升决策回归模型对房价进行预测

Answer 1

该回答引用ChatGPT4与博主@晓码自在合作编写：

梯度提升决策树模型通常用于回归问题,对波士顿房价进行预测是一个很好的应用场景。

从你提供的代码来看,有几点可以改进:

1. 使用交叉验证设置max_depth,而不是固定一个值。不同的max_depth会导致模型的拟合程度不同,交叉验证可以选择一个比较好的设置。
2. 前期迭代时,可以设置较小的max_depth,后期逐渐增大,这样可以加速训练过程。
3. 可以尝试不同的损失函数,如huber loss。对异常值更为鲁棒。
4. 可以设置早期停止条件,以防过拟合。例如设置验证集上模型性能的提升阈值。
5. 可以尝试改进后的GBM算法,如GBRT, XGBoost等。这些算法在处理波士顿房价数据集上有非常好的表现。

总结来说,改进的思路如下:

python
from xgboost import XGBRegressor

xgb = XGBRegressor()

xgb.fit(
    X_train, y_train,
    eval_set=[(X_val, y_val)],
    early_stopping_rounds=50,
    verbose=False
)

• 使用XGBoost代替手写GBM算法
• 设置early_stopping,使用验证集(eval_set)上的性能作为早停条件
• 调整max_depth与学习率,选取最优参数

这样改进后的模型在波士顿房价预测问题上能有很大提高。