什么是梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）？

梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）是一种先进的集成学习算法，它通过迭代地训练多个决策树来构建强预测模型，每个新树都专注于纠正前一棵树的残差误差，使用梯度下降方法最小化损失函数。GBDT的核心优势在于能高效处理非线性关系和复杂特征交互，常用于回归和分类任务，如预测用户行为或风险评估，其设计哲学类似于团队协作中成员逐步优化彼此的输出。

在AI产品开发的实际落地中，GBDT广泛应用于推荐系统、搜索排序、广告点击率预测和金融信用评分等场景，因其高精度和训练效率成为工业级解决方案的基石。产品经理需关注其可解释性挑战，可通过工具如SHAP值分析辅助决策，同时结合特征工程提升模型泛化能力，推动AI产品从实验到规模化部署。