标签：题目 结果 梯度 模型 GBDT 提升 boosting 挑出来

GBDT全称Gradient-boosting decision tree，即用gradient boosting策略训练出来的决策树模型。模型的结果是一组CART树（回归分类树）的组合\(T_1, ..., T_K\)，其中\(T_j\)学习的是之前\(j-1\)棵树预测结果的残差。

这种思想就像准备考试前的复习，先做一遍习题册，然后把做错的题目挑出来，在做一次，然后把做错的题目挑出来在做一次，经过反复多轮训练，取得最好的成绩。

而模型最后的输出，是一个样本在各个树中输出的结果的和：

\[\overline y = \sum_{k=1}^K f_k(x) \]

优化目标如下：

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来源： https://www.cnblogs.com/YoungF/p/14293981.html

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