GBDT的优化算法的Matlab代码
时间: 2024-01-22 14:38:41 浏览: 19
以下是一个简单的 MATLAB 代码实现梯度提升决策树(GBDT)的优化算法:
```
% 读取数据
data = readtable('data.csv');
X = table2array(data(:, 1:end-1));
Y = table2array(data(:, end));
% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.2);
idx = cv.test;
X_train = X(~idx,:);
Y_train = Y(~idx,:);
X_test = X(idx,:);
Y_test = Y(idx,:);
% 初始化参数
numTrees = 100;
learnRate = 0.1;
numSplits = 2;
minLeafSize = 1;
% GBDT模型
mdl = fitensemble(X_train, Y_train, 'LSBoost', numTrees, 'Tree', ...
'Type', 'Regression', 'LearnRate', learnRate, ...
'NumSplits', numSplits, 'MinLeafSize', minLeafSize);
% 预测结果
Y_pred = predict(mdl, X_test);
% 计算均方误差
mse = mean((Y_test - Y_pred).^2);
fprintf('均方误差: %.4f\n', mse);
```
在上述代码中,我们使用了 MATLAB 自带的 `fitensemble()` 函数来实现 GBDT 模型的训练和预测。其中,我们设置了模型参数 `numTrees` 表示使用的决策树个数,`learnRate` 表示学习率,`numSplits` 表示每棵决策树的最大分裂次数,`minLeafSize` 表示每个叶子节点最小样本数。最后,我们计算了测试集上的均方误差作为模型评估指标。