梯度提升回归树模型matlab代码

梯度提升回归树（Gradient Boosting Regression Tree）是一种集成学习方法，它通过迭代地训练多个回归树模型，并将它们组合起来，来达到更好的回归预测效果。下面是一个基于Matlab的梯度提升回归树模型的实现代码示例：

% 导入数据
data = load('data.mat');
X = data.X;
y = data.y;

% 设置梯度提升回归树的参数
numIter = 100; % 迭代次数
learnRate = 0.1; % 学习率
maxDepth = 3; % 回归树的最大深度

% 初始化预测值为常数
F0 = mean(y);

% 训练多个回归树模型，并将它们组合起来
for k = 1:numIter
    % 计算残差
    resid = y - F0;
    
    % 训练回归树模型
    tree = fitrtree(X, resid, 'MaxNumSplits', maxDepth);
    
    % 根据回归树模型预测值
    pred = predict(tree, X);
    
    % 更新预测值
    Fk = F0 + learnRate * pred;
    F0 = Fk;
    
    % 计算当前回归树模型的损失
    loss = sum((y - Fk).^2);
    
    % 输出每次迭代的损失
    disp(['Iteration: ' num2str(k) ', Loss: ' num2str(loss)]);
end

% 使用梯度提升回归树模型进行预测
y_pred = Fk;

在以上代码中，我们首先导入数据，然后设置梯度提升回归树模型的参数，包括迭代次数（numIter）、学习率（learnRate）和回归树的最大深度（maxDepth）。

然后，我们初始化预测值为常数F0，然后开始迭代训练多个回归树模型。在每次迭代中，我们计算残差，然后使用fitrtree函数训练一棵回归树模型，并根据该模型的预测值更新预测值Fk，最后计算当前回归树模型的损失并输出。

最后，我们使用训练完成的梯度提升回归树模型进行预测，得到预测值y_pred。

上述代码仅为梯度提升回归树模型的一个简单实现示例，实际应用中可能需要更多的参数设置和模型调优。