一个实例讲透GBDT

GBDT(Gradient Boosting Regression Tree,梯度提升回归树)是Boosting算法的一种，但是和AdaBoost算法不同，区别如下：AdaBoost算法是利用前一轮的弱学习器的误差来更新样本权重值，然后一轮一轮迭代;GBDT虽然也是迭代，但是GBDT要求弱学习器必须是CART回归树，而且GBDT在训练的时候，要求模型预测的样本损失尽可能的小。 在GBDT的迭代中，

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