GBDT算法的主要参数

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种常用的集成学习算法，主要用于回归和分类问题。其主要参数包括：

1. n_estimators：指定GBDT算法中基分类器（决策树）的个数，默认值为100，较大的值可以提高模型的性能，但也会导致过拟合。

2. learning_rate：指定学习率，即每一次迭代中更新权重时的步长，默认值为0.1。较小的学习率可以使模型更加鲁棒，但也会导致收敛速度变慢。

3. max_depth：指定每个基分类器的最大深度，默认值为3。较大的深度可以提高模型的性能，但也会导致过拟合。

4. min_samples_split：指定每个节点分裂所需的最小样本数，默认值为2。较大的值可以避免过拟合，但也会导致欠拟合。

5. subsample：指定每个基分类器中使用的样本比例，默认值为1。较小的值可以避免过拟合，但也会导致欠拟合。