贝叶斯优化 GBDT 回归 MATLAB

可以请您具体说明您需要了解什么方面的贝叶斯优化 GBDT 回归 MATLAB？以下是一些可能有用的信息：

贝叶斯优化是一种基于贝叶斯定理的优化方法，可以用于优化黑盒函数，例如机器学习模型的超参数选择。在 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）回归中，贝叶斯优化可以用于优化树的深度、叶子节点数量等超参数，以达到更好的预测性能。

在 MATLAB 中，可以使用 BayesianOptimization 工具箱实现贝叶斯优化。该工具箱基于高斯过程模型，在每次迭代中选择最优的超参数组合，直到达到预设的迭代次数或收敛阈值。

要使用贝叶斯优化 GBDT 回归，需要先定义一个目标函数，该函数输入为超参数组合，输出为模型的预测误差。然后，使用 BayesianOptimization 工具箱进行迭代优化，最终得到最优的超参数组合，从而得到最优的 GBDT 回归模型。

希望以上信息能对您有所帮助。如果您还有其他问题，请随时问我。