一、引言 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）作为集成学习中的经典算法，通过迭代构建弱分类器（决策树）并逐步优化残差，广泛应用于分类、回归及排序任务。本文将结合理论推导与实验代码，详细展示GBDT的实……
一、引言 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）作为一种基于提升（Boosting）思想的集成学习算法，通过迭代训练弱分类器（决策树）并组合其预测结果，最终形成强分类器，在分类、回归等任务中表现优异。本文将……
一、GBDT实验核心要素概述 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）作为一种基于集成学习的提升算法，通过迭代训练决策树并优化残差，在分类与回归任务中展现出卓越性能。其核心优势在于自动处理特征交互、抗噪声……
