CART:分类回归树

分类树和回归树的区别：分裂节点时使用的节点非纯度量（最小化准则、特征选择）不一样，修剪树的准则不一样

回归树：

　　节点非纯度量：平方误差和

　　区域估计值：均值（在给定的划分下，均值带来的平方误差和最小）

分类树：

　　节点非纯度量：误分类误差、Gini指数、熵

区域估计值：多数类

GBRT/GBDT：第m次训练使用的数据集为（xi,rmi）,i=1...N，其中rmi表示前m-1棵树组成的模型fm-1在样本（xi，yi)上损失函数的负梯度（延f(x)方向）

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