主要内容
贝叶斯优化的变量
用于创建优化变量的语法
对于目标函数中的每个变量，使用优化变量。每个变量都有一个唯一的名称和一系列值。创建变量的最低语法为
变量=optimizableVariable（名称、范围）
此函数用于创建一个范围为下限的实变量范围（1）上界射程（2）.
可以在中指定三种类型的变量类型名称-值对：
“真的”-有限边界之间的连续实值。给范围作为二元向量[上下]，表示下限和上限。“整数”-有限边界之间的整数值，类似于“真的”.“绝对的”-可能值的名称的单元格数组，例如{‘红’、‘绿’、‘蓝’}，您在范围论点
对于“真的”或“整数”变量，您可以指定贝耶斯波特通过设置使改变名称-值对到“日志”。对于此转换，请确保范围这是绝对肯定的。
包括的变量贝耶斯波特作为第二个参数中的向量。
结果=bayesopt（fun，[xvar，ivar，rvar]）
要从优化中排除变量，请设置优化到错误的，在优化变量，或通过点符号：
xvar.Optimize=false；
提示
有两个名称与一个
优化变量:MATLAB®工作区变量名
优化中变量的名称
例如
xvar=优化变量(“spacevar”,[1,100]);xvar是MATLAB工作空间变量，并且“spacevar”是优化中的变量。使用以下名称：
使用
xvar作为传递给的变量向量中的元素贝耶斯波特例如结果=bayesopt（有趣[xvar，tvar]）
使用
“spacevar”作为优化中变量的名称。例如，在目标函数中，函数目标=mysvmfun（x，cdata，grp）SVMModel=fitcsvm（cdata，grp，'KernelFunction'，'rbf'，…'BoxConstraint'，x、 空间变量，…'KernelScale'，x.tvar）；目标=kfoldLoss（crossval（SVMModel））；
优化示例的变量
从0到1的实变量：
var1=优化变量(“xvar”,[0 1])
var1=具有以下属性的optimizableVariable:Name:'xvar'范围：[0 1]键入：'real'转换：'none'优化：1
对数刻度上从1到1000的整数变量：
var2=优化变量(“伊瓦尔”,[1 1000],“类型”,“整数”,“转变”,“日志”)
var2=具有以下属性的optimizableVariable:名称：'ivar'范围：[1 1000]键入：'integer'转换：'log'优化：1
彩虹颜色的分类变量：
var3=优化变量(“rvar”,{“r”“哦”“是的”“g”“b”“我很高兴“v”},“类型”,“绝对的”)
var3=具有以下属性的optimizableVariable:名称：'rvar'范围：{'r''o''y''g''b''i''v'}类型：'Category'转换：'none'优化：1
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