GBRT算法回归的原理流程

GBRT（Gradient Boosted Regression Trees）算法是一种集成学习算法，它通过集成多个决策树来进行回归分析，其基本原理流程如下：

1. 初始化模型：将目标函数初始化为一个常数，通常取目标变量的均值作为初始值。

2. 拟合树模型：使用基于决策树的回归算法（如CART算法）拟合一棵回归树模型。

3. 计算残差：将目标变量与当前模型预测值的差值作为残差，用于后续模型的训练。

4. 训练新模型：使用与第二步相同的算法，基于残差训练出一棵新的回归树模型。

5. 更新模型：将新模型加入到原有模型中，得到更加精确的预测结果。

6. 重复迭代：重复第三至第五步，直到达到预设的迭代次数或模型误差满足要求。

GBRT算法的核心思想是通过不断地迭代学习，将多个弱分类器组合成一个强分类器，从而提高预测精度。在每次迭代中，GBRT算法通过优化损失函数来选择最佳的决策树模型，并不断更新模型，直到达到预设的目标。