利用spark的mllib構建GBDT模型

gbdt模型的介紹，我主要是參考部落格：

在這裡，我主要歸納以下幾點要素：

1.gbdt中的樹都是回歸樹；

2.回歸樹節點分割點衡量最好的標準是葉子個數的上限；

3.gbdt的核心在於，每個棵樹學的是之前所有樹結論和的殘差，這個殘差就是乙個加**值後能得到真實值的累加量；

4.gb為gradient boosting， boosting的最大好處在於，每一步的殘差計算其實變相地增大了分錯instance的權重，而已經分對的instance則趨向於0；

5.gbdt採用乙個shrinkage策略，本質上，shrinkage為每棵樹設定了乙個weight，累加時要乘以這個weight，但和gradient並沒有關係。

public

void
trainmodel()

public

void predict() 
static
class
prediction
implements
function
> 
public tuple2call(labeledpoint p) throws exception 
}static
class
countsquareerror
implements
function
, double> 
}static
class
reducesquareerror
implements
function2
}

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