随机森林或梯度提升机

随机森林（Random Forest）和梯度提升机（Gradient Boosting Machine, GBM）都是集成学习方法，用于机器学习中的预测分析。它们通过结合多个决策树模型来提高预测性能和稳定性。

**随机森林**：
1. 随机森林是由众多决策树组成的集合，每个决策树都是独立训练的，使用随机抽样（如样本随机抽取和特征随机选择）来生成每个树。
2. 在预测时，每个树给出一个预测结果，最终结果通常是所有树的多数投票或平均结果。
3. 随机森林具有很好的抗过拟合能力，并且能够处理高维数据和缺失值。

**梯度提升机**：
1. GBM 基于梯度下降优化算法，每次迭代时，它会添加一个新的弱学习器（如决策树），这个新树的目标是减少上一个迭代产生的残差。
2. GBM 强调连续优化，每次添加的新树都会针对整体误差的梯度方向进行调整。
3. GBM 在处理数值型数据和分类问题上效果良好，特别适合处理非线性关系和复杂决策边界。

**相关问题--:**
1. 随机森林和GBM的主要区别是什么？
2. 在什么情况下，随机森林比梯度提升机更适合使用？
3. GBM 是否支持在线更新？如果是，这如何影响其性能？