from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

`GradientBoostingClassifier`是`scikit-learn`库中的一个类，它实现了梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）分类算法。梯度提升决策树是一种集成学习方法，通过逐步迭代的方式训练一系列决策树模型，并将它们进行组合来进行分类任务。

`GradientBoostingClassifier`类的主要参数包括：

- `n_estimators`：决策树的个数，默认为100。增加这个值可以提高模型的拟合能力，但也会增加训练时间。
- `learning_rate`：学习率，控制每个决策树的贡献程度，默认为0.1。较小的学习率可以使得模型更稳定，但需要更多的决策树来达到同样的效果。
- `max_depth`：每个决策树的最大深度，默认为3。增加这个值可以增加模型的复杂度，但也容易导致过拟合。
- `subsample`：子样本的比例，默认为1.0。用于训练每个决策树的样本比例，可以用于减少过拟合。
- `random_state`：随机种子，默认为None。用于控制随机性的种子，保证结果的可复现性。

除了这些参数，`GradientBoostingClassifier`类还提供了许多其他的参数来控制模型的行为和性能。在使用该类时，通常需要对这些参数进行调优来获得最佳的模型效果。