λ \lambda λ值越大，生成的模型就越简单

λ (Lambda) 是在贝叶斯优化中常用的一种超参数，特别是在高斯过程回归（Gaussian Process Regression，简称GPR）中。它代表了数据点对模型复杂度的影响程度。如果 λ 的值设置得较大，意味着我们在给定数据的情况下，更倾向于选择一个简单的模型，因为复杂的模型会被赋予较小的重要性。这有助于防止过拟合，即让模型更好地泛化到未见过的数据。

相反，如果 λ 较小，我们会允许模型有更高的复杂度，以适应更多的模式，但这可能会导致过度拟合，因为在有限的数据上模型会过于精细地匹配噪声。

总的来说，调整 λ 的目的就是找到合适的平衡点，在保持模型性能的同时控制其复杂度。λ 值的选择通常需要通过交叉验证等方法来进行调整，并寻找在验证集上性能最优的那个值。