一個實例講透GBDT

GBDT(Gradient Boosting Regression Tree,梯度提升迴歸樹)是Boosting算法的一種，但是和AdaBoost算法不同，區別如下：AdaBoost算法是利用前一輪的弱學習器的誤差來更新樣本權重值，然後一輪一輪迭代;GBDT雖然也是迭代，但是GBDT要求弱學習器必須是CART迴歸樹，而且GBDT在訓練的時候，要求模型預測的樣本損失儘可能的小。 在GBDT的迭代中，

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