梯度提升树matlab曲线代码

梯度提升树是一种基于决策树集成的机器学习算法，在Matlab中可以使用GradientBoostingRegressor函数进行实现。

首先，我们需要导入相关库和数据集，例如：

% 导入库
import matlab.net.*
import matlab.io.*

% 导入数据集
dataset = load('your_dataset.mat');
X = dataset.X; % 特征向量
y = dataset.y; % 标签

接下来，我们可以使用GradientBoostingRegressor函数来训练和拟合模型，同时指定一些参数，例如在梯度提升树中使用的基础学习者类型（默认为决策树），迭代次数和学习率：

% 创建梯度提升树模型
model = fitensemble(X, y, 'LSBoost', 200, 'Tree', 'LearnRate', 0.1);

在上述代码中，我们使用'squarederror'作为损失函数，迭代200次，采用决策树作为基础学习者类型，并设置学习率为0.1。

接下来，我们可以使用训练好的模型来进行预测，例如：

% 预测测试集
y_pred = predict(model, X_test);

最后，我们可以通过绘制实际值和预测值之间的曲线来评估模型的性能，为了简洁起见，下面代码仅用一个简单的例子来说明：

% 绘制曲线
plot(X_test, y_test, 'b', X_test, y_pred, 'r');
legend('实际值', '预测值');

上述代码中，'b'和'r'设置了实际值和预测值的线条颜色。

以上就是使用Matlab进行梯度提升树的曲线代码的回答，希望对您有所帮助。