一、算法简介：GBDT的全称是GradientBoostingDecisionTree，梯度提升树，在传统机器学习算法中，GBDT算的上是TOP前三的算法。想要理解GBDT的真正意义，那就必须理解GBDT中的GradientBoosting和DecisionTree分别是什么？1.DecisionTree：CART回归树首先，GBDT使用的决策树是CART回归树，无论是处理回归问题还是二分类以及多分类，GBDT使用的决策树通通都是都是CART回归树。为什么不用CART分类树呢？因为GBDT每次迭代要拟合的是梯度值，是连续值所以要用回归树。对于回归树算法来说最重要的是寻找最佳的划分点，那么回归树

阿喽哈~小天才们，今天我们聊一聊GBDT上一篇文章我们详细地说了GBDT算法原理，包括为什么拟合负梯度、负梯度为何可以替代残差、二分类GBDT算法公式和实例演算，感兴趣的童鞋请移步GBDT算法详解&算法实例（分类算法）具体算法公式啥的这里就不赘述啦，大家就自行学习理解叭，我们今天主要是说如何使用sklearn包来实现GBDT以及简单的调参演示，话不多说上代码~1、导入各种包importpandasaspdimportseabornassnsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_selectionim

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