matalb实现GBDT

Matlab中可以使用TreeBagger函数实现GBDT（Gradient Boosted Decision Trees）算法。具体步骤如下：

1. 准备数据集，包括训练集和测试集。
2. 设置GBDT模型参数，包括树的数量、深度、学习率等。
3. 使用TreeBagger函数训练GBDT模型。
4. 使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算预测准确率。

下面是一个简单的示例代码：

% 准备数据集
load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 设置GBDT模型参数
numTrees = 100;
maxNumSplits = 5;
learnRate = 0.1;

% 训练GBDT模型
mdl = TreeBagger(numTrees, X, Y, 'Method', 'regression', ...
    'NumPredictorsToSample', 'all', 'MaxNumSplits', maxNumSplits, ...
    'LearnRate', learnRate);

% 预测测试集并计算准确率
predY = predict(mdl, X);
acc = sum(strcmp(predY, Y)) / numel(Y);
disp(['Accuracy: ', num2str(acc)]);

% 输出特征重要性
imp = predictorImportance(mdl);
bar(imp);
xlabel('Feature Index');
ylabel('Importance');