GBDT 以及 xgboost 总结一

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，这个残差就是一个加预测值后能得真实值的累加量。 同时GBDT是以决策树（CART）为基学习器的GB算法，是迭代树，而不是分类树。 https://blog.csdn.net/nathan1025/article/details/81174311 http://djjowfy.com/2017/08/01/XGBoost%E7%9A%84%

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