MATLAB引领智能新时代：贝叶斯优化助推梯度提升决策树的革命性进化

摘要

本文提出了一种基于MATLAB实现的贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）方法，用于自动调优梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）模型的超参数。通过构建合理的目标函数和搜索空间，利用MATLAB内置的bayesopt函数，我们实现了对GBDT模型参数的高效优化。实验结果表明，该方法在精度与泛化能力上均有显著提升，为机器学习模型调优提供了一种前沿且实用的解决方案。

引言

梯度提升决策树作为一种集成学习方法，以其优秀的预测能力和鲁棒性被广泛应用于分类与回归任务中。然而，模型性能在很大程度上依赖于超参数的选择。传统的网格搜索或随机搜索方法计算量大且效率低下，而贝叶斯优化则通过构造代理模型，对超参数空间进行智能采样，从而快速收敛到最优解[citeSnoek2012]。MATLAB作为高效的数据分析与数值计算平台，提供了便捷的工具，使得这种优化方法易于实现，并极大地降低了试验成本。

方法论

本研究主要采用以下步骤：

1. 定义超参数空间
   为GBDT模型设置需要调优的关键超参数，如学习率（Learning Rate）、弱分类器数量（NumLearningCycles࿰