GBM（Gradient Boosting Machine）算法是一種強大的集成學習算法，主要用於解決回歸和分類問題。以下是GBM算法的幾個關鍵點：
核心思想。GBM算法通過串列地生成多個弱學習器（通常是決策樹），每個弱學習器的目標是擬合先前累加模型的損失函式的負梯度，從而使累積模型的損失向負梯度的方向減少。這樣，GBM利用梯度下降在函式空間中降低損失，而不是傳統的參數空間。
組成部分。GBM由多個決策樹組成，所有樹的結論累加起來作為最終結果。這種方法被稱為MART（Multiple Additive Regression Tree）。
優點。GBM算法繼承了單一決策樹的優點，同時摒棄了它的缺點，能夠處理缺失數據，對噪聲數據不敏感，能擬合複雜的非線性關係，具有較高的精確度。此外，GBM還能通過控制疊代次數來控制過擬合，計算速度快，性能優越。
缺點。GBM算法的缺點包括順序計算，不易進行分散式計算，可能出現過擬合現象，設定參數較多，抗干擾能力不強。
擴展。GBM算法不僅限於特定的模型，而是一種通用的機器學習思想，可以套用於多種模型中。例如，gbm包中的GBM模型可以用於解決回歸和分類問題。
總之，GBM算法是一種靈活且高效的機器學習工具，適用於多種場景。