GBDT 是一个加性回归模型，通过 boosting 迭代的构造一组弱学习器，
相对LR的优势如不需要做特征的归一化，自动进行特征选择，模型可解释性较好，可以适应多种损失函数如 SquareLoss，LogLoss 等等。
但作为非线性模型，其相对线性模型的缺点也是显然的：boosting 是个串行的过程，不能并行化，计算复杂度较高，
同时其不太适合高维稀疏特征，通常采用稠密的数值特征如点击率预估中的 COEC。—引自xgboost导读与实战。
GBDT 是一个加性回归模型，通过 boosting 迭代的构造一组弱学习器，
相对LR的优势如不需要做特征的归一化，自动进行特征选择，模型可解释性较好，可以适应多种损失函数如 SquareLoss，LogLoss 等等。
但作为非线性模型，其相对线性模型的缺点也是显然的：boosting 是个串行的过程，不能并行化，计算复杂度较高，
同时其不太适合高维稀疏特征，通常采用稠密的数值特征如点击率预估中的 COEC。—引自xgboost导读与实战。
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本文标题：gbdt
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