GBDT和决策森林的区别？

Gradient Boosting Decision Trees (GBDT) 和决策森林（Random Forest）虽然都是基于决策树的集成学习方法，但它们之间存在几个关键区别：

1. **构建方式**：
- GBDT是一个“提升”算法，每次添加的新树都是为了解决前面树所犯错误的残差，是顺序生成并依赖前一棵树的结构。
- 决策森林则是并行的，包含多个独立的决策树，每个树在构建时随机抽取特征和样本来创建，降低了它们之间的相关性。

2. **多样性**：
- GBDT强调的是个体模型间的互补性，由于新树是针对残留误差构建的，所以单棵树可能不足以全面覆盖所有情况。
- 决策森林强调多样性，每个树都是独立的，因此森林的结果是所有决策树综合判断后的平均，减少了过拟合风险。

3. **更新策略**：
- GBDT每次只训练一棵树，后续树的训练是在前一棵树的基础上进行的。
- 决策森林中，每棵树是完全独立的，不受其他树的影响。

4. **解释性**：
- GBDT因为是序列训练，所以对于单个预测来说，影响因素相对清晰，容易理解和解释。
- 决策森林由于每个树都独立且有随机性，整体结果难以分解到单个树，解释性较差但总体性能更强。

5. **过拟合控制**：
- GBDT一般需要设置合适的停止条件（比如最大深度）来防止过拟合。
- 决策森林通过随机特征和样本来减少单棵大树对数据的依赖，本身就具有一定的自我平滑效果。

综上，GBDT适合处理线性可分的数据，而决策森林在处理大量高维数据和降低过拟合方面表现较好，两者各有优势。