三要素：
损失函数L(x,y)： 真实值和预测值之间的差异
弱评估器f(x)：效果差的模型
综合集成规则：数据、特征处理方法，构建迭代过程，参数设置等
基本训练流程：以上一个弱评估器的结果，计算损失函数，并以最小化L(x,y)为目标影响下一个弱评估器的构建
Boosting 算法中所有的弱评估器都是回归树，
用于分类的话，在回归基础上加上sigmoid函数或者softmax函数构建。
树的尺寸要小，防止过拟合
树的数量要多，得到更好的效果
调小学习率，得到更好的效果
learning rate 学习率，步长 ，控制每棵树的增长速度
损失函数
标签：集成,函数,--,梯度,算法,GBDT,评估器 From： https://www.cnblogs.com/oceaning/p/16989327.html