gradient boosting decision tree

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）是一种集成学习算法，它通过迭代地训练决策树模型来提高预测准确度。在每一轮迭代中，模型会根据前一轮的预测误差来调整样本的权重，使得下一轮的模型能够更加关注之前预测错误的样本。同时，模型也会在每一轮迭代中加入一个新的决策树，以进一步提高预测准确度。梯度提升决策树在许多机器学习任务中都表现出了很好的性能，例如分类、回归和排序等。