GBDT回归的原理及Python实现

提到GBDT回归相信大家应该都不会觉得陌生，本文就GBDT回归的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。完整实现代码请参考本人的github。

一、原理篇

我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲GBDT回归是怎么一回事。

1.1 温故知新
回归树是GBDT的基础，之前的一篇文章曾经讲过回归树的原理和实现。链接如下：

回归树的原理及Python实现

1.2 预测年龄
仍然以预测同事年龄来举例，从《回归树》那篇文章中我们可以知道，如果需要通过一个常量来预测同事的年龄，平均值是最佳选择之一。

1.3 年龄的残差
我们不妨假设同事的年龄分别为5岁、6岁、7岁，那么同事的平均年龄就是6岁。所以我们用6岁这个常量来预测同事的年龄，即[6, 6, 6]。每个同事年龄的残差 = 年龄 - 预测值 = [5, 6, 7] - [6, 6, 6]，所