Matlab的GBDT算法
时间: 2023-12-14 07:48:31 浏览: 31
Matlab中可以使用TreeBagger函数实现GBDT(Gradient Boosted Decision Trees)算法,该函数使用基于决策树的集成学习方法实现。下面是一个简单的示例代码:
```matlab
% 读取数据
load fisheriris
X = meas;
Y = species;
% 将类别转换为数字标签
Y = grp2idx(Y);
% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(length(Y),'HoldOut',0.3);
idx = cv.test;
X_train = X(~idx,:);
Y_train = Y(~idx,:);
X_test = X(idx,:);
Y_test = Y(idx,:);
% 训练模型
nTrees = 100; % 树的数量
model = TreeBagger(nTrees,X_train,Y_train,...
'Method','classification');
% 预测测试集
Y_pred = str2double(model.predict(X_test));
% 计算准确率
acc = sum(Y_pred == Y_test)/length(Y_test);
disp(['Accuracy: ' num2str(acc)])
```
在上面的示例代码中,我们使用了Iris数据集,将类别转换为数字标签,并使用TreeBagger函数训练GBDT模型。最后,我们将模型应用于测试集并计算准确率。
需要注意的是,在使用TreeBagger函数时,可以通过设置不同的参数来控制模型的性能和复杂度,例如树的数量、最大深度、分裂准则等。