利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化梯度提升决策树（GBDT）

📌【导读】调GBDT超参数就像同时驯服多匹野马——学习率、树深度、叶子节点数等参数互相拉扯，手动调参效率堪比"海底捞月"。本文教你用Matlab的贝叶斯优化工具，像给模型装上GPS导航一样，20分钟自动锁定最优参数组合！

一、为什么GBDT更需要智能调参？

GBDT调参四大头疼点：

1. 学习率（Learning Rate）：步子太小收敛慢，步子太大在最优解附近蹦迪

2. 树的数量（n_estimators）：树太少欠拟合，树太多过拟合还费算力

3. 最大深度（Max Depth）：太浅抓不住规律，太深记住噪声

4. 叶子节点最小样本数（min_samples_leaf）：设置不当导致决策边界扭曲

传统网格搜索面对四维参数空间时：

• 假设每个参数取5个候选值

• 5×5×5×5=625种组合

• 5折交叉验证需训练3125次模型

• 单次训练耗时2分钟 → 总计104小时！

🎯 贝叶斯优化通过智能路径规划，通常只需60-80次迭代即可破局！

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二、贝叶斯优化如何给GBDT当"导航仪"？

算法工作三阶段ÿ