梯度提升算法的原理图

梯度提升算法（Gradient Boosting）是一种集成学习方法，其基本原理是通过迭代地训练弱分类器，并将它们组合成一个强分类器。它的工作流程可以简单概括为以下几个步骤：

1. **初始化**：通常选择一个简单的基模型（如决策树），对数据集做一个初步预测。

2. **残差计算**：对于初始模型的预测结果，计算出实际值和预测值之间的误差，即残差。

3. **构建新模型**：在每次迭代中，针对当前的残差建立一个新的模型。新模型的目标是最小化剩余误差，也就是优化一个损失函数，比如均方误差。

4. **加权训练**：新模型只关注尚未得到良好拟合的部分，对这部分数据赋予更高的权重。

5. **结合预测**：新模型加入到原始模型中，形成一个新的预测，然后用这个新的预测替换原来的预测结果。

6. **重复过程**：重复上述步骤，直到达到预设的迭代次数或者某个停止准则。

这种逐轮调整的方式使得每一层模型都能专注于改进前一层模型的不足，最终生成的模型能够显著提高整体性能。