GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一種疊代的決策樹算法，它通過構建一組弱學習器（即決策樹）並將這些樹的結果累加起來，以得到最終的預測輸出。以下是GBDT的詳細介紹：
弱分類器的使用。GBDT的弱分類器是決策樹模型，尤其是CART回歸樹，這意味著GBDT適用於回歸問題以及二分類和多分類任務。
工作原理。GBDT在每輪疊代中都會根據當前模型的預測殘差（即真實值與預測值之間的差異）來訓練一個新的決策樹，這個新的決策樹會擬合前一輪疊代中計算出的殘差，從而幫助改進模型。
損失函式和梯度下降。GBDT在訓練過程中使用損失函式來評估模型的性能，並通過梯度下降算法來最佳化這個損失函式，每次疊代都朝著損失函式的負梯度方向進行，以逐步降低損失並提高模型的準確性。
套用廣泛。GBDT是一種非常靈活和強大的算法，可以用於多種任務，包括但不限於回歸、分類和特徵選擇。
總的來說，GBDT通過結合多個決策樹預測器的輸出，能夠獲得比單個模型更好的性能，它在處理複雜數據集時表現出色，特別是在那些需要精確預測的場景中。