優點、 缺點和引數。
梯度提公升決策樹是監督學習中最強大也最常用的模型之一。
其主要缺點是需要仔細調參，而且訓練時間可能會比較長。
與其他基於樹的模型相同，它也通常不適用於高維稀疏資料
優點：
與其他基於樹的模型類似，這一演算法不需要對資料進行縮放就可以表現得很好，而且也適用於二元特徵與連續特徵同時存在的資料集。
引數：梯度提公升樹模型的主要引數包括
樹的數量 n_estimators
學習率 learning_rate，用於控制每棵樹對前一棵樹的錯誤的糾正強度。
隨機森林的 n_estimators 值總是越大越好，但梯度提公升不同，增大 n_estimators 會導致模型更加複雜，進而可能導致過擬合。
通常的做法是根據時間和記憶體的預算選擇合適的 n_estimators，然後對不同的learning_rate 進行遍歷。
另乙個重要引數是 max_depth（或 max_leaf_nodes），用於降低每棵樹的複雜度。梯度提公升模型的 max_depth 通常都設定得很小，一般不超過 5。
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