梯度提升回归树（GBDT）模型描述Sklearn实现模型评价
本文的主要内容是基于Python机器学习基础教程决策树部分进行整理和总结。模型描述梯度提升回归树和随机森林一样，是一种决策树集成方法，通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。虽然名字中有“回归”，但是该方法既能用于回归问题，也能用于分类问题，与随机森林不同的是，梯度提升回归树（GBDT）采用连续的方式构造树，每棵树都在试图修正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升回归树没有随机化，而是用到了...
