说一下gbdt的全部算法过程
参考回答：
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种用于回归的机器学习算法，该算法由多棵回归决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。当把目标函数做变换后，该算法亦可用于分类或排序。
1）明确损失函数是误差最小
2）构建第一棵回归树
3）学习多棵回归树
迭代：计算梯度/残差gm(如果是均方误差为损失函数即为残差)
步长/缩放因子p,用 a single Newton-Raphson step 去近似求解下降方向步长,通常的实现中 Step3 被省略,采用 shrinkage 的策略通过参数设置步长,避免过拟合
第m棵树fm=p*gm
模型Fm=Fm-1+p*gm
4）F(x)等于所有树结果累加
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GBDT on Spark on Angel GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)：梯度提升决策树 是一种集成使用多个弱分类器（决策树）来提升分类效果的机器学习算法，在很多分类和回归的场景中，都有不错的效果。 1. 算法介绍 如图1所示，这是是对一群消费者的消费力进行预测的例子。简单来说，处理流程为： 在第一棵树中，根节点选取的特征是年龄，年龄小于30的被分为