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【Python机器学习】零基础掌握GradientBoostingClassifier集成学习
什么能有效地解决分类问题，特别是在数据复杂、特征多样的情况下？
面对这个问题，许多人可能会想到复杂的神经网络或深度学习方法。然而，有一种称为“梯度提升分类器”（Gradient Boosting Classifier）的算法，以其高准确度、灵活性和易用性赢得了大量用户的青睐。
假设在一家医院中，医生需要根据患者的几项生理指标（如血压、心率、血糖等）预测患者是否患有特定的疾病。传统方法可能会采用经验判断，但这种方法准确度有限，易出错。
| 血压 | 心率 | 血糖 | 年龄 | 是否患病 |
|---|---|---|---|---|
| 120 | 80 | 6.1 | 45 | 是 |
| 110 | 79 | 5.8 | 40 | 否 |
| 130 | 89 | 6.4 | 50 | 是 |
| 115 | 75 | 6.0 | 42 | 否 |
| 125 | 85 | 6.3 | 48 | 是 |
| 112 | 78 | 5.9 | 41 | 否 |
| 135 | 91 | 6.6 | 52 | 是 |
| 118 | 76 | 6.1 | 43 | 否 |
| 128 | 87 | 6.2 | 47 | 是 |
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