GBDT用于分类的简单介绍

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）可以用于分类任务，通过组合多个决策树来进行预测。在分类任务中，GBDT 会将样本的标签转换为一个二元变量（0或1），然后使用二元交叉熵作为损失函数来训练模型。

在训练过程中，GBDT 首先使用一个简单的初始化模型（如常数模型）对样本进行预测，并计算预测结果与真实标签之间的误差。然后，GBDT 会根据这个误差来训练第一个决策树，并将其加入到模型中。接下来，GBDT 会使用之前所有决策树的预测结果与真实标签之间的误差来训练新的决策树，以最小化误差。最终，GBDT 将所有决策树的预测结果加权求和，并将结果通过一个 sigmoid 函数转换为 0 到 1 之间的概率值，用于分类任务的预测。

GBDT 在分类任务中具有很强的预测能力，并且对异常值有很强的鲁棒性，因此在许多实际应用中都得到了广泛的应用。