使用RandomSearchCV优化sklearn GBDT模型参数并进行可视化_gbdt模型可视化

使用RandomSearchCV优化sklearn GBDT模型参数并进行可视化

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种强大的集成学习算法，常用于解决回归和分类问题。在sklearn库中，我们可以使用GradientBoostingRegressor和GradientBoostingClassifier来构建GBDT模型。为了获得最佳的模型性能，我们可以使用RandomSearchCV来自动化搜索最优的超参数组合。本文将介绍如何使用RandomSearchCV优化GBDT模型的参数，并通过可视化展示搜索结果。

首先，我们需要导入所需的库和数据集。在本例中，我们将使用sklearn自带的波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset）作为示例。

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
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