GBDT梯度提升决策树示意图

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种集成学习法，它通过迭代地训练决策树模型，通过梯度下降的方式不断优化模型的预测能力。下面是GBDT梯度提升决策树的示意图：

                    +--[Tree 1]--+
                    |              |
                    |              |
                    |              |
                    |              |
                    |              |
                    |              |
                    |              |
                    |              |
                    +--+
                           |
                           |
                           |
                           |
                           |
                           |
                           |
                           |
                    +--[Tree 2]--+
                    |              |
                    |              |
                    |              |
                    |              |
                    |              |
                    |              |
                    |              |
                    |              |
                    +--+
                           |
                           |
                           |
                           |
                           |
                           |
                           |
                           |
                    +--[Tree 3]--+
                    |              |
                    |              |
                    |              |
                    |              |
                    |              |
                    |              |
                    |              |
                    |              |
                    +--+

在GBDT中，每个决策树都是通过拟合前一棵树的残差来进行训练的。每个决策树都在前一棵树的基础上进行改进，最终将多个决策树的预测结果累加得到最终的预测结果。