調整はまた、分類のために使用することができる後GBDTツリーが回帰木（不分類ツリー）である、GBDTは、回帰予測に用います。エラー損失関数を二乗すると、結論およびすべての残存木の前に、回帰木残留電流を当てはめることによって得られ、残留有意式を学習し、各回帰木：残留=真の価値を - 予測値。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/30654833
パートI - インタビューは、機械学習アルゴリズムのGBDT概要のデシジョンツリーを後押しグラデーションハイライト
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転載: www.cnblogs.com/pengwang52/p/11707846.html
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