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| 节点状态 | PC可用
在 V1.0部署
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|---|---|
梯度提升树  | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | 梯度提升树 |
| 功能主类别 | 机器学习 |
| 英文缩写 | 梯度提升树 |
| 功能亚类别 | 分类训练器 |
| 节点类型 | 数据挖掘 |
| 开发语言 | Python |
| 节点简介 | |
梯度提升树（Gradient Boosting Tree）是一种集成学习算法，通过迭代地训练弱学习器（通常是决策树），并将它们组合成一个强大的预测模型。与其他集成学习方法（如随机森林）不同，梯度提升树是通过优化损失函数的梯度来逐步改进模型的。 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 2个 |
| Output-出口 | 3个 |
| Loop-支持循环 | 否 |
| If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
| 输入输出 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | 支持向量机 |
| 下一节点 | AdaBoost |
[math]f_{\left.X\right|^{Y}}\left(x \mid C_{1}\right)=f_{X 1 X|Y| Y}\left(x_{1}, x_{2} \mid C_{1}\right)=f_{X \mid Y}\left(x_{1} \mid C_{1}\right) \cdot f_{X 2 \mid Y}\left(x_{2} \mid C_{1}\right)[/math]
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