禺垣

AdaBoost（Adaptive Boosting，自适应提升）是一种迭代式的集成学习算法，通过不断调整样本权重，提升弱学习器性能，最终集成为一个强学习器。它继承了 Boosting 的基本思想和关

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树）是集成学习中提升（Boosting）方法的典型代表。它以决策树（通常是 CART 树，即分类回归树）作为弱学习