贝叶斯优化代码MATLAB

当然，我可以为您提供一个在MATLAB中使用贝叶斯优化进行超参数调优的示例代码。下面是一个简单的示例：

% 加载数据集
load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 定义模型
model = fitcknn(X, Y);

% 定义超参数空间
vars = [
    optimizableVariable('NumNeighbors', [1, 10], 'Type', 'integer')
    optimizableVariable('Distance', {'euclidean', 'cityblock', 'minkowski'})
];

% 定义目标函数
objFcn = @(params)kfoldLoss(fitcknn(X, Y, 'NumNeighbors', params.NumNeighbors, 'Distance', params.Distance));

% 运行贝叶斯优化
results = bayesopt(objFcn, vars);

% 输出最佳超参数和得分
bestParams = bestPoint(results.XAtMinObjective);
bestScore = results.MinObjective;

disp('Best parameters:');
disp(bestParams);
disp('Best score:');
disp(bestScore);

在上面的代码中，我们首先加载了一个示例数据集（鸢尾花数据集）。然后，我们定义了一个k最近邻（k-NN）模型，并指定了两个超参数：`NumNeighbors`（最近邻的数量）和`Distance`（距离度量函数）。接下来，我们使用`optimizableVariable`函数定义了这两个超参数的搜索空间。然后，我们定义了一个目标函数`objFcn`，该函数计算了使用给定超参数配置的k-NN模型的交叉验证损失。最后，我们使用`bayesopt`函数运行贝叶斯优化，并输出了最佳超参数和得分。

请注意，这只是一个简单的示例代码，您可以根据自己的需求进行调整和扩展。贝叶斯优化是一种有效的超参数优化方法，在MATLAB中有多种工具包可供使用，例如`bayesopt`函数和`optimizableVariable`函数。您可以根据自己的模型和超参数进行适当的调整。