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基于单调树的 GAMI 模型：XGBoost 的适应
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于广义加性模型 (GAM) 的贝叶斯优化 (BO) 方法，用于解决高维优化问题。该方法使用树形结构的依赖图来加速计算，并保持样本效率。与Gibbs采样和变异的混合图算法相比，该方法更高效。通过实验证明了该方法的有效性。
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关键要点
- 提出了一种基于广义加性模型 (GAM) 的贝叶斯优化 (BO) 方法。
- 该方法用于解决高维优化问题。
- 采用树形结构的依赖图来加速计算。
- 保持现有方法的样本效率。
- 相比于Gibbs采样和变异的混合图算法，该方法更高效。
- 通过实验验证了该方法的有效性。
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