GBDT模型原理及Python案例分析

GBDT模型原理及Python案例分析

Gradient Boosting Decision Trees (GBDT) 是一种常用的机器学习方法，它可以应用于回归和分类问题。相比于其他机器学习模型，GBDT模型具有更高的精确度和更好的泛化能力。

GBDT模型由多个决策树组成，这些决策树是一棵棵 CART 树（Classification and Regression Trees, 分类和回归树）。“Gradient Boosting” 表示树与树之间的关联是通过梯度下降算法实现的，即每一次迭代时，算法会根据残差计算出当前树的权重，并加到上一次树的预测结果中。这样，GBDT算法可以在每一次迭代中让预测结果逼近真实值。

在 Python 中，我们可以使用 Scikit-learn 库来实现 GBDT 模型。下面是一个简单的 Python 代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from