GBDT梯度提升树特征选择

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种基于决策树的集成学习算法，它通过迭代地训练决策树来提高模型的预测性能。在GBDT中，特征选择是非常重要的一步，因为它可以帮助我们选择最具有预测能力的特征，从而提高模型的泛化能力。

GBDT中的特征选择主要有两种方法：基于信息增益和基于特征重要性。基于信息增益的方法通常用于分类问题，它通过计算每个特征对分类结果的影响来选择最具有预测能力的特征。而基于特征重要性的方法则适用于回归问题，它通过计算每个特征对模型预测误差的贡献来选择最具有预测能力的特征。

在GBDT中，特征重要性可以通过计算每个特征在所有决策树中被选中作为分裂特征的次数来得到。这个次数越多，说明这个特征越重要。另外，还可以通过计算每个特征在所有决策树中被选中作为分裂特征时所带来的平均信息增益来得到特征重要性。