3.2.1.梯度决策树分类原理

梯度决策树分类（Gradient Boosted Decision Tree Classification）是一种基于决策树的集成学习算法，它通过加法模型的方式逐步拟合数据，将多个决策树组合起来进行分类预测。它的核心思想是，基于当前模型的预测误差，训练下一个决策树去纠正这个误差，直到模型的预测效果达到一定的阈值或者训练轮数达到一定的限制。

具体来说，梯度决策树分类的训练过程可以分为以下几步：

1. 初始化模型：将初始模型的预测值设为常数，通常可以选取全局平均值或者训练集标签的平均值。

2. 计算残差：将初始模型的预测值减去训练集标签的真实值，得到残差。

3. 训练决策树：用残差作为训练集标签，训练一棵决策树，拟合残差与特征之间的关系。

4. 更新模型：将当前模型的预测值加上新训练的决策树的预测值，得到更新后的模型预测值。

5. 重复步骤2-4，直到满足停止条件（例如达到一定的迭代次数或者模型效果达到一定的阈值）为止。

最终，我们得到的是多棵决策树组成的集成模型，对新的样本进行分类时，将每个决策树的预测结果加权求和即可得到最终的分类结果。