Gradient Boosting 模型

Gradient Boosting模型是一种集成学习方法，通过串行训练多个弱学习器（通常是决策树），并利用梯度下降算法来不断优化模型的预测能力。该模型的核心思想是通过迭代的方式，每一次迭代都关注前一次迭代中模型预测错误的样本，然后训练一个新的弱学习器来纠正这些错误。

在Gradient Boosting模型中，每个弱学习器都是基于上一个弱学习器的残差进行训练。通过逐步优化残差，每个新的弱学习器都试图减少前面所有弱学习器的累积误差。最终，所有弱学习器的预测结果加权求和，得到最终的模型预测结果。

Gradient Boosting模型具有较高的预测准确性和鲁棒性，可以用于分类和回归问题。常见的Gradient Boosting模型包括梯度提升树（Gradient Boosting Tree）和XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）等。这些模型在特征工程不充分、数据噪声较多的情况下仍然能够表现出色，因此在实际应用中被广泛使用。