python 梯度提升决策回归

Python中的梯度提升决策树算法（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）是一种基于决策树的集成学习算法，它通过迭代的方式训练一系列决策树来逐步提高模型的预测精度。具体来说，每一次迭代中，GBDT会根据当前模型的预测误差来训练一个新的决策树，然后将新的决策树与已有的决策树进行加权融合，以得到更加准确的模型。

在Python中，可以使用scikit-learn库来实现梯度提升决策树算法，具体可以使用GradientBoostingRegressor类来完成回归任务。该类提供了一系列参数，可以用来控制模型的复杂度和训练的效果。例如，可以通过调整n_estimators参数来控制集成模型中决策树的数量，通过max_depth参数来控制决策树的最大深度，通过learning_rate参数来控制每个决策树的权重等等。