GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树）是由 Friedman 提出的一种经典的集成学习算法。它以高精度和强鲁棒性...
梯度提升树（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree）回归是一种集成学习方法，它通过逐步构建多个决策树来优化预测结果，尤其适用于...
GBDT（梯度提升树）不仅能解决回归问题，也同样适用于分类任务。它的核心思想与回归 GBDT 一致：通过不断地迭代修正和逐步优化，使模型在分类场景中持续提升预测...
在 scikit-learn 中，GradientBoostingRegressor 和 GradientBoostingClassifier 是对梯度提升树算...
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