✨ GBDT算法内部究竟是如何工作的?_gbdt怎么运行 ✨

🌳 了解GBDT（梯度提升决策树）算法如何运作，是掌握机器学习技术的关键一步。它是一种集成学习方法，通过构建一系列弱分类器来形成一个强分类器。那么，它是如何一步步工作的呢？🔍

💡 首先，GBDT从训练数据开始，构建初始模型。这个模型通常是一个简单的决策树。然后，模型会预测每个样本的输出值。接着，通过计算残差（实际值与预测值之间的差异），我们可以得到一个更新的目标函数。🌱

📊 接下来，基于这个新的目标函数，我们会创建一个新的决策树。这个新树的目的是最小化上一步计算出的残差。这样，我们不断重复这个过程，每次都在前一次的基础上改进模型。🌲

🌟 最终，所有这些树都会被组合起来，形成最终的预测模型。当有新的数据输入时，这棵“森林”中的每一棵树都会给出一个预测结果，而最终的结果则是所有树预测结果的加权和。🌍

📚 学习GBDT的过程就像搭建积木一样，每一块都不可或缺，最终才能构建出强大的预测模型。希望这篇简短的介绍能帮助你更好地理解GBDT的工作原理！🎯

机器学习 GBDT 算法解析