利用matlab实现贝叶斯优化算法(BO)优化梯度提升决策树(GBDT)

作品简介

作品亮点

• 到手能用:完整MATLAB源码+示例数据,解压后双击就能看优化过程动画演示

• 代码透明:关键参数都有注释,改配置像填表格一样直观

• 省时实测:比手动调参快8倍,30次迭代锁定GBDT最优参数,避开无意义的组合尝试

• 场景通用:适配销量预测、用户分类、故障诊断等任务(提供数据预处理模板,换数据不卡壳)

作品介绍

调GBDT就像同时拧十个水龙头找合适水温——树的数量、学习率、最大深度等参数互相影响,手动调参调到鼠标冒火星。这个作品把贝叶斯优化做成“智能调节器”,自动避开弱效果参数区,直击最佳组合。在电商销量预测实验中,MAE误差比人工调参降低10%-22%,训练耗时减少65%,特别适合急需优化结果但不想写复杂代码的同学。

购买后可获得

1️⃣ 贝叶斯优化+GBDT完整源码(含超参数自适应模块、结果可视化脚本)

2️⃣ 示例数据(房屋能源效率预测)

3️⃣ 免费答疑

课程作业/论文实验/企业项目赶进度的朋友,别再和调参死磕了,半杯咖啡钱换现成的调参神器 👉【看优化效果图】





创作时间: