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调用方法：
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
,GradientBoostingClassifier
,GradientBoostingClassifier
参数详解：
GradientBoostingRegressor()
构造函数
构造函数
n_estimators
,
弱学习器的最大迭代次数
（
弱学习器的个数
），默认是
100
,
弱学习器的最大迭代次数
（
弱学习器的个数
），默认是
100
learning_rate: 学习率，
默认
是0.1
默认
是0.1
loss: 选择损失函数，默认值为ls(least squres)
max_depth: 每一个学习器的最大深度，
从而
限制回归树的节点数目，默认为3
从而
限制回归树的节点数目，默认为3
min_samples_split: 可以划分为内部节点的最小样本数，默认为2
min_samples_leaf: 叶节点所需的最小样本数，默认为1
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