機器學習（五）集成算法（三）GBDT與Adaboost與Xgboost與LightGBM
集成算法（三） 梯度提升樹 簡介： 基本思想：積跬步以至千里，每次學習一點。先用一個初始值來學習一棵決策樹，葉子處可以得到預測的值，以及預測之後的殘差，然後後面的決策樹就是要基於前面決策樹的殘差來學習，直到預測值和真實值的殘差爲0。最後對於測試樣本的預測值，就是前面許多棵決策樹預測值的累加。 GBDT的思想可以用一個通俗的例子解釋，假如有個人30歲，我們首先用20歲去擬合，發現損失有10歲，這時我
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