迴歸樹

GBDT由一系列的迴歸樹組成，如下圖所示（樹的深度未必都要一樣，下圖僅爲示意圖）。 GBDT原理 針對每一個類別訓練一系列的迴歸樹，再累加每個類別迴歸樹的預測值得到針對每個類別的最終的預測值。單獨拿一個類別來說，訓練的過程中假設需要預測的值爲，實際的值爲，有Loss Function ，爲參數。訓練的過程就是讓Loss Function最小化的過程。最小化可以通過梯度下降完成，令Loss Func

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