GBM模型是一種強大的機器學習算法，它基於梯度提升的思想，通過疊代地訓練多個弱學習器來逐步最佳化模型性能。每個新的弱學習器專注於糾正前一個模型在訓練數據上的殘差，從而使得模型總體損失函式在梯度方向上下降。GBM能夠處理複雜和非線性的數據，並從中提取有用的信息，因此在多個領域，如臨床醫學，已經成功套用於預測心血管事件、膿毒症風險、腰椎間盤突出症的近期療效以及肝內膽管癌手術預後等。
GBM模型的特點包括：
集成學習：GBM採用Boosting的方法，通過疊代訓練多個弱學習器，每個弱學習器專注於糾正前一個模型的錯誤，最終將這些弱學習器組合成一個強學習器。
梯度提升：GBM通過計算損失函式的梯度，利用這些梯度信息來指導模型的訓練過程，使得模型能夠逐步減少訓練數據上的殘差。
套用廣泛：GBM模型在臨床醫學等多個領域展現出強大的預測能力，能夠幫助專業人員更好地理解和預測複雜現象。
通過上述分析，我們可以看到GBM模型不僅在原理上具有獨特的優勢，而且在實踐中也展現出了廣泛的套用價值。