机器学习：梯度提升回归

梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）是一种强大的机器学习算法，用于解决回归问题。它是一种集成学习方法，通过结合多个弱预测模型来构建一个更强大的预测模型。本文将详细介绍梯度提升回归的原理和实现，并提供相应的源代码。

梯度提升回归的原理
梯度提升回归基于决策树模型，它通过迭代的方式逐步改进预测模型的准确性。算法的核心思想是，每一步都尝试拟合目标变量的负梯度，以减小当前模型的损失函数。在每一步中，新的模型会试图拟合当前模型的残差，从而逐步减小预测误差。

具体来说，梯度提升回归的步骤如下：

1. 初始化模型，可以选择一个简单的模型作为初始模型，如一个常数。
2. 对于每一轮迭代：
   a. 计算当前模型的预测值与目标变量之间的残差。
   b. 用一个新的决策树模型拟合这些残差，使得当前模型加上新模型的预测结果能够更接近目标变量的真实值。
   c. 更新当前模型，将新模型的预测结果加到原模型上，形成一个更强大的模型。
3. 重复步骤2，直到达到设定的迭代次数或指定的停止条件。

梯度提升回归的实现
下面是一个使用Python和Scikit-learn库实现梯度提升回归的示例代码：