梯度提升回归树是一种基于决策树的机器学习算法，在每一轮迭代中，根据上一轮的分类效果，更新样本权重，并根据更新的权重训练出一棵新的决策树，最终将所有生成的决策树组合得到最终的分类器。该算法通常被用于高维、非线性及噪声较大的数据集上，同时对数据进行了逐步的逼近，具有较高的精度和可靠性。在R语言中，可以使用相应的包进行实现和应用。
什么是R语言中的梯度提升回归树？
在R语言中，梯度提升回归树（Gradient Boosting Regression Tree）是一种基于决策树的机器学习算法。在训练过程中，该算法通过迭代地生成一系列弱分类器，每个弱分类器都是一个决策树，接着将其组合成更强的分类器。具体而言，在每一轮迭代中，算法会根据上一轮的分类效果，更新样本权重，并根据更新的权重训练出一棵新的决策树。最终，通过将所有生成的决策树组合得到最终的分类器，实现对输入数据的分类或回归任务。梯度提升回归树通常被用于高维、非线性及噪声较大的数据集上，同时对数据进行了逐步的逼近，具有较高的精度和可靠性。
提问时间：2023-07-08 21:07:09
编辑时间：2023-07-08 21:07:11
提问者：
Starry_Night
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10回答时间：2023-07-08 21:07:14
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