集成学习（Ensemble Learning）—boosting（提升法）—梯度提升决策树（GBDT）

梯度提升决策树（Gradient Boost Decision Tree  GBDT）又叫 MART （Multiple  Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有书的结论累计起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。这些年被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家的关注。 A、GBDT的优点：1，效果确实挺

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