GDBT的原理,以及常用的调参参数
参考回答：
先用一个初始值去学习一棵树,然后在叶子处得到预测值以及预测后的残差,之后的树则基于之前树的残差不断的拟合得到,从而训练出一系列的树作为模型。
n_estimators基学习器的最大迭代次数,learning_rate学习率，max_lead_nodes最大叶子节点数,max_depth树的最大深度,min_samples_leaf叶子节点上最少样本数。
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