高性能计算GBDT的原理是什么？

蓝海大脑高性能计算GPU服务器研究人员表示：

GBDT是梯度提升决策树，是一种基于Boosting的算法，采用以决策树为基学习器的加法模型，通过不断拟合上一个弱学习器的残差，最终实现分类或回归的模型。关键在于利用损失函数的负梯度在当前模型的值作为残差的近似值，从而拟合一个回归树。对于分类问题：常使用指数损失函数；对于回归问题：常使用平方误差损失梯度函数（此时，其负梯度就是通常意义的残差），对于一般损失函数来说就是残差的近似。