如何在R中优化非参数模型？

Question

我有一个二进制分类XGBTree模型。用于训练模型的数据框包含许多自变量（x），我想优化一个x以提高结果变为1的机会。

我想知道如何实现？我已经搜索了默认的优化函数，但似乎只能求解方程式，但是XGBTree模型没有方程式供我输入。与Gurobi一样，我看到的许多示例都需要一个方程。

反正我可以使用XGBTree模型进行优化吗？如果是这样，我如何实现这种方法？我用来训练XGBTree的代码如下。

谢谢。

xgb_grid<-expand.grid(
    nrounds = 500,
    max_depth = 5,
    eta = c(0.04, 0.05, 0.06, 0.07, 0.08, 0.09, 0.1, 0.11, 0.12),
    gamma = 0.3,
    colsample_bytree = 0.25,
    min_child_weight = 2,
    subsample = 0.5
)

xgb <- train(y ~ .,                 # model specification
             data = train,        # train set used to build model
             method = "xgbTree",    # type of model you want to build
             trControl = ctrl,      # how you want to learn
             tuneGrid = xgb_grid,   # tune grid
             metric = "ROC",        # performance measure
             verbose = TRUE
)

一些真实的例子如何实现它。