如何在MATLAB中进行模型参数优化？

在MATLAB中，模型参数优化通常涉及到使用优化函数或者机器学习工具箱的功能。这里有几个常见的方法：

1. **最优化函数**：如果你有一个明确的目标函数（如最小化误差或最大化预测精度），你可以使用`fminunc`、`fminsearch` 或 `patternsearch` 等函数，它们是针对单变量或多变量非线性优化的。

   % 示例：使用 fminunc 对参数进行优化
   objfun = @(params) computeObjectiveFunction(params, X_train, y_train); % 定义目标函数
   initialGuess = [0; 0]; % 初始参数猜测
   optimizedParams = fminunc(objfun, initialGuess);

2. **遗传算法**：如果你的问题比较复杂，可以使用 `ga` 函数来进行全局搜索，这是一种基于自然选择原理的优化方法。

   gaOptions = optimoptions(@ga,'PopulationSize',100,'Generations',100); % 设置选项
   optimizedParams = ga(objfun,[],[],[],[],[],[],[],[],[],gaOptions);

3. **内建机器学习工具**：对于某些特定的机器学习模型，例如支持向量机（SVM）或神经网络，可以使用内置的训练函数（如 `fitrsvm`、`trainNetwork`），它们内部会自动优化参数。

   model = fitrsvm(X_train, y_train); % SVM 参数优化
   optimizedModel = trainNetwork(X_train, y_train, 'adam'); % 神经网络参数优化

在优化过程中，通常会监控损失函数的变化，以及模型在验证集上的性能，以防止过拟合。记得每次优化后都要保存最佳参数，供后续应用。