1 首先需要安装gbt库

2 根据需要导入所需的模块

3 使用相关的函数方法可以进行数据预处理、模型训练和预测等

内容延伸：GBT（Gradient Boosting Tree）是一种集成学习方法，它通过反复迭代的方式，训练多个决策树，从而生成一个强大的集成模型。

在使用GBT时需要对数据进行预处理，一般包括缺失值填充、标准化和特征选择等。

同时，也需要选择合适的超参数和调参方法，以获得更好的模型性能。

在实际应用中，GBT常常用于分类和回归问题，已经成为了广泛使用的机器学习算法之一。