在GradientBoostingRegressor中使用scikit-learn的BaseEstimator,可以通过以下步骤实现:
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.base import BaseEstimator
class MyRegressor(BaseEstimator):
def __init__(self, **params):
self.model = GradientBoostingRegressor(**params)
def fit(self, X, y):
self.model.fit(X, y)
return self
def predict(self, X):
return self.model.predict(X)
my_regressor = MyRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1)
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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