GBDT matlab

GBDT（Gradient Boosting Decision Trees）是一种集成学习算法，用于解决分类和回归问题。在MATLAB中，可以使用`fitensemble`函数来实现GBDT。

下面是一个使用MATLAB实现GBDT的示例代码：

% 准备数据
load fisheriris
X = meas(:,1:2);
Y = species;

% 构建GBDT模型
t = templateTree('NumVariablesToSample','all');
Mdl = fitensemble(X,Y,'LSBoost',500,t,'LearnRate',0.1);

% 预测结果
Xtest = [5 3.5; 6 2.5; 7 4];
Ypred = predict(Mdl, Xtest);

% 打印预测结果
disp(Ypred);

在上述代码中，首先加载了鸢尾花数据集，并选择了前两个特征作为输入向量X，物种类别作为输出向量Y。然后使用`fitensemble`函数来构建GBDT模型，其中使用了500个基础决策树，学习率为0.1。最后使用训练好的模型对新的样本进行预测，并打印预测结果。

请注意，以上代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体问题进行参数调整和数据处理。