1.模型原理

梯度提升树（Gradient Boosting Trees）是一种集成学习方法，用于解决分类和回归问题。它通过将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器，以逐步减小预测误差。下面是梯度提升树的模型原理和数学公式的解释。

模型原理：

1. 损失函数（Loss Function）： 在梯度提升树中，首先定义一个损失函数，用来衡量模型的预测值与实际值之间的差距。对于分类问题，常用的损失函数包括对数损失（Log Loss）和指数损失（Exponential Loss），而对于回归问题，通常使用均方误差（Mean Squared Error）作为损失函数。

2. 基本模型（Base Learner）： 梯度提升树使用决策树作为弱学习器，也可以使用其他