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。