1.模型原理
梯度提升树（Gradient Boosting Trees）是一种集成学习方法，用于解决分类和回归问题。它通过将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器，以逐步减小预测误差。下面是梯度提升树的模型原理和数学公式的解释。
模型原理：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-656210.html
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损失函数（Loss Function）： 在梯度提升树中，首先定义一个损失函数，用来衡量模型的预测值与实际值之间的差距。对于分类问题，常用的损失函数包括对数损失（Log Loss）和指数损失（Exponential Loss），而对于回归问题，通常使用均方误差（Mean Squared Error）作为损失函数。</文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-656210.html
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