随机搜索（Random Search）：

• 随机搜索是一种简单而有效的超参数优化方法，它通过在超参数空间中随机采样来搜索最佳超参数组合。
• 对于树的个数这一超参数，可以指定一个范围，然后随机地从这个范围内采样一些值作为候选树的个数，然后在这些候选值中选择表现最好的。

梯度下降（Gradient Descent）：

• 梯度下降优化算法可以用于优化连续型超参数，但对于离散型超参数如树的个数，通常不太适用。
• 对于树的个数这种离散型超参数，可以考虑使用整数规划或者其他启发式搜索方法来进行优化。

贝叶斯优化（Bayesian Optimization）：

• 贝叶斯优化是一种基于贝叶斯推断的序列模型优化方法，它通过构建目标函数的后验概率分布来搜索最佳超参数。
• 贝叶斯优化在高维和离散型超参数搜索中表现良好，可以高效地探索超参数空间并寻找最优解。
• 对于树的个数这种离散型超参数，贝叶斯优化可以利用高斯过程等模型来建模目标函数，并根据不断观测的结果更新后验分布，从而指导搜索过程。