梯度提升决策树（GBDT）图片

### 梯度提升决策树（GBDT）结构与流程图

梯度提升决策树（GBDT），作为一种强大的集成学习方法，在多个领域得到了广泛应用。为了帮助理解这一复杂的算法，下面提供了一些常见的 GBDT 结构和工作原理的可视化表示。

#### 1. 单棵回归树结构
每棵树都是基于之前所有树产生的误差进行训练得到的新树，这些树共同作用以最小化整体损失函数。单棵回归树通常看起来像这样：

[^1]

此图像展示了如何根据输入特征分裂节点直到形成叶节点的过程，其中每个叶节点代表了一个预测值。

#### 2. 多棵弱学习器组成的强学习器
随着迭代次数增加，更多的树会被加入到模型中，每一颗新树都试图纠正前面那些树所犯下的错误。整个过程可以通过下述图形展示出来:


这里可以看到不同阶段的学习情况以及最终形成的强大预测模型。

#### 3. 完整的工作流示意
对于完整的 GBDT 工作流程而言，则涉及到初始化、计算负梯度、拟合基学习者并更新权重等多个步骤。这个完整的过程可以用一张详细的图表来描述：

[^2]

这张图清晰地描绘了从初始设置到最后输出预测结果之间的各个重要环节。