原标题： GBT是Gradient Boosting Trees的缩写，即梯度提升树。它是一种集成学习算法，用于解决回归问题和分类问题。GBT结合了多个弱分类器（通常为决策树），通过迭代的方式逐步优化模型预测能力。
导读：
在GBT中，每个新添加到模型中的分类器都会尝试去纠正之前分类器产生错误的地方，每次迭代都会根据上一个迭代获得的结果来调整样本权重，并寻找最佳拟合当前数据集并减少损失函数值的新分...
在GBT中，每个新添加到模型中的分类器都会尝试去纠正之前分类器产生错误的地方，每次迭代都会根据上一个迭代获得的结果来调整样本权重，并寻找最佳拟合当前数据集并减少损失函数值的新分类器。
相比于传统决策树算法而言，GBT能够更好地处理非线性关系、噪声和异常点，并具有较高的准确性和鲁棒性，GBT被广泛应用于许多机器学习任务中，如金融风险评估、推荐系统、搜索引擎排名等。
