集成学习：提升梯度树算法

梯度提升树（Gradient Boosting Tree）是一种常用的集成学习算法，它通过组合多个弱学习器来构建一个强大的预测模型。在本文中，我们将深入探讨梯度提升树算法的原理，并提供相应的源代码示例。

梯度提升树算法的核心思想是通过迭代的方式训练一系列的决策树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。具体而言，算法通过逐步拟合前一棵树的残差（即预测值与真实值之间的差异），来构建下一棵树。最终，所有树的预测结果被累加起来，得到最终的集成模型。

下面是一个使用Python实现梯度提升树算法的示例代码：

# 导入所需的库
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection