贝叶斯优化GAM回归（matlab代码）

贝叶斯优化GAM回归matlab代码数据为Excel股票预测数据。
数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8:1:1
模块化设计:代码被划分为多个模块，每个模块执行特定的任务，例如加载数据、据划分、参数设置、算法处理等，使得代码结构清晰，易于理解和维护。
数据处理:对加载的数据进行了预处理操作，包括数据划分、Zscore标准化等，使得数据具备了适合训练的格式和特征，提高了算法的准确性和稳定性。
参数设置:通过指定参数的值，如贝叶斯迭代次数 BO iter，使得用户可以灵活地调整算法的参数，以获得更好的性能。
算法处理:使用了 GAM 回归模型进行数据建模和预测，采用交叉验证等技术优化模型性能，提高了模型的准确性和泛化能力。
结果展示:在代码的最后，通过打印输出和图形展示了模型在训练集、验证集、测试集上的预测结果，以及相应的评价指标，使得用户能够直观地了解模型的性能和效果。
输出多个评价指标:
平均绝对误差(MAE)
均方根误差(RMSE)
均方误差(MSE)
均方根误差(RMSE)
R方系数(R2)
代码有详细中文介绍
代码能正常运行时不负责答疑!
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