GBDT, Gradient Boost Decision Tree,梯度提升决策树

定义：是为了解决一般损失函数的优化问题，方法是用损失函数的负梯度在当前模型的值来模拟回归问题中残差的近似值。

原理：GBDT是一种常用的非线性模型，基于集成学习中boosting的思想，由于GBDT本身可以发现多种有区分性的特征以及特征组合，决策树的路径可以直接作为LR输入特征使用，省去了人工寻找特征、特征组合的步骤。所以可以将GBDT的叶子结点输出，作为LR的输入，如图所示：

GBDT核心

GBDT是把所有树的结论累加起来做最终结论的。
GBDT的核心就在于，每一棵树学的是之前所有树结论和的残差（负梯度），
这个残差就是一个加预测值后能得到真实值的累加量。
比如A的真实年龄是18岁，但第一棵树的预测年龄是12岁，差了6岁，即残差为6岁。
那么在第二棵树里面我们把A的年龄设为6岁去学习，比如第二棵树的结论是5岁，
则A仍然存在1岁的残差，第三棵树里面把A的年龄设为1岁去学习，继续学。
Boosting的最大好处在于，每一步的残差计算其实变相的增大了分错的instance的权重，
而已经分对的instance则都趋于0。
这样后面的树就能越来越专注那些前面被分错的instance。

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