GBRT回归的重要超参数及默认取值

GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）回归的重要超参数及默认取值如下：

1. learning_rate：学习率，默认值为0.1；
2. n_estimators：弱分类器的数量，默认值为100；
3. max_depth：决策树的最大深度，默认值为3；
4. min_samples_split：内部节点再划分所需最小样本数，默认值为2；
5. min_samples_leaf：叶子节点最少样本数，默认值为1；
6. subsample：子采样数，即样本采样比例，默认值为1.0。

以上是GBRT回归的一些重要超参数及默认取值，根据实际情况可以进行调整。

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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。

GBRT算法回归预测的步骤

GBRT算法回归预测的步骤包括：

1. 初始化一个弱学习器，通常是回归树。
2. 计算当前预测值与真实值之间的残差。
3. 使用梯度提升算法，将残差作为新的目标进行训练，得到一个新的弱学习器。
4. 将新的弱学习器添加到先前的弱学习器集合中，得到一个强学习器。
5. 重复步骤 2-4 直到满足预设的终止条件，比如达到最大迭代次数或误差小于某个阈值。
6. 使用得到的强学习器进行预测。