贝叶斯优化决策树分类（matlab代码）

贝叶斯优化决策树分类matlab代码数据为Excel分类数据集数据。
数据集划分为训练集、验证集、测试集，比例为8:1:1
模块化的结构: 代码分为清除命令窗口、数据加载、数据划分、参数设置、算法处理块、结果分析和绘图块等模块，使得代码更易于理解和维护。
数据预处理: 在数据划分之前，对数据进行了Z-score标准化处理，有助于提高模型的收敛速度和准确率。
模型评估: 使用了十折交叉验证的方法对模型进行评估，考虑到了模型的泛化能力，有助于更客观地评估模型的性能。
结果可视化: 代码中包含了对模型预测结果的可视化，包括了真实类别和预测类别的对比图以及测试集的混淆矩阵，有助于直观地了解模型的表现。
参数优化: 使用了贝叶斯优化来寻找决策树模型的最佳超参数，提高了模型的性能和泛化能力。
输出的定量结果如下
十折验证准确率:0.9187
训练集准确率:1
验证集准确率:1
测试集准确率:0.86667
运行时长: 12.558
代码有详细中文介绍
代码能正常运行时不负责答疑！

电子产品，一经出售，概不退换

算法设计、毕业设计、期刊专利！感兴趣可以联系我。

🏆代码获取方式1：
私信博主
🏆代码获取方式2
利用同等价值的matlab代码兑换博主的matlab代码
先提供matlab代码运行效果图给博主评估其价值，可以的话，就可以进行兑换。