梯度提升決策樹(GBDT)，全稱為Gradient Boosting Decision Tree，是一種迭代的決策樹算法，由多棵決策樹組成，將所有樹的結論累加起來，產出最終答案。
這也就意味著在GBDT中，CART決策樹為基學習器，也就是每一次用CART決策樹去擬合各個樣本的偽殘差。梯度提升決策樹GBDT通過多輪迭代,每輪迭代產生一個弱分類器，每個分類器在上一輪分類器的殘差基礎上進行訓練。對弱分類器的要求一般是足夠簡單，并且是低方差和高偏差的。
弱分類器一般會選擇為CART TREE(也就是分類回歸樹)。由于上述高偏差和簡單的要求 每個分類回歸樹的深度不會很深。最終的總分類器 是將每輪訓練得到的弱分類器加權求和得到的(也就是加法模型)。
(1)初始化弱學習器
(2)對m=1.2....,Mm=1.2....,M有：
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CDA數據分析師證書考試體系（更新于2025年05月22日）
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