标签：相减 意义 训练 分类 残差 分类器 简述 GBDT 决策树

首先明确一点，gbdt 无论用于分类还是回归一直都是使用的CART 回归树。不会因为我们所选择的任务是分类任务就选用分类树，这里面的核心是因为gbdt 每轮的训练是在上一轮的训练的残差基础之上进行训练的。这里的残差就是当前模型的负梯度值 。这个要求每轮迭代的时候，弱分类器的输出的结果相减是有意义的。残差相减是有意义的。

        如果选用的弱分类器是分类树，类别相减是没有意义的。上一轮输出的是样本 x 属于 A类，本一轮训练输出的是样本 x 属于 B类。 A 和 B 很多时候甚至都没有比较的意义，A 类- B类是没有意义的。

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