机器学习GBDT算法

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)是一种常用的集成学习算法，它将多个决策树集成为一个模型，能够有效地解决分类和回归问题。该算法通过加权求和的方式组合多个决策树的预测结果来提高模型的准确性。在训练过程中，GBDT通过不断迭代，每次迭代都会学习一个新的决策树模型，每个新模型都会去学习上一个模型的残差，并且将新模型的预测结果加到上一个模型的预测结果中，以此逐渐减小误差并提高模型的准确性。

GBDT的优点在于，能够处理高维稀疏数据，不需要对数据进行特征工程处理，而且它能够很好地处理非线性问题。GBDT在实际应用中也被广泛使用，如在推荐系统、搜索引擎排序、金融风险评估等领域。