机器学习模型 | Python实现XGBoost_xgboost对数据标准化

XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是一种梯度提升算法，用于解决分类和回归问题。它基于决策树模型并采用了一系列优化策略，如Shrinkage（缩减）、Column Subsampling（列子采样）和Row Sampling（行采样）等，从而提高模型的泛化性能。

案例说明
我们将使用一个真实的案例来展示如何使用XGBoost来预测房价。我们将使用加利福尼亚州的住房数据集，该数据集包含了加利福尼亚州各个街区的住房价格以及相关特征，我们的目标是通过这些特征来预测房价。

计算步骤
数据准备：首先，我们需要准备数据。我们将加载数据集并进行数据预处理，如填充缺失值、标准化特征等。

模型训练：然后，我们将使用XGBoost来训练模型。我们将定义模型的超参数，如学习率、树的个数、树的最大深度等，并使用交叉验证来选择最优的超参数。

模型评估：训练完成后，我们将评估模型的性能。我们将使用均方根误差（RMSE）作为评估指标，该指标衡量了模型对于房价的预测误差。

模型调优：最后，我们将使用特征重要性来进一步优化模型。特征重要性可以告诉我们哪些特征对于预测房价最重要，我们可以基于这些信息来选择合适的特征或进行特征工程。

Python代码
使用加利福尼亚州房价数据集，我们可以使用 sklearn.datasets 中的 fetch_california_housing函数。

这个数据集包含加利福尼亚地区的房价及其相关特征，如房间数量、收入中位数等，是一个常用于回归分析的公共数据集。

import numpy as np
import pandas as p