梯度提升算法的背景

梯度提升算法（Gradient Boosting）是一种机器学习中的集成学习算法，旨在通过组合多个弱分类器来构建一个更强大的分类器。它的背景可以追溯到1999年，由Friedman等人提出。梯度提升算法属于一种迭代式的算法，每次迭代都要加入一个新的弱分类器，直到达到预设的迭代次数或达到某个停止条件为止。在每一轮迭代中，梯度提升算法会计算出当前模型的梯度，并用梯度来拟合一个新的弱分类器，然后将新的弱分类器加入到当前模型中。通过这种方式，梯度提升算法可以不断地提高模型的准确性，从而达到更好的分类效果。梯度提升算法在解决分类和回归问题方面都有广泛的应用，例如在金融领域中，可以用于信用评估、风险预测等方面。