梯度提升树（Gradient Boosting Tree）是一种常用的集成学习算法，它通过迭代地训练多个弱学习器并使其逐步提升整体模型性能。本文将详细介绍梯度提升树的原理推导，并给出相应的源代码实现。
- 梯度提升树原理推导
在开始推导之前，我们首先要了解两个基本概念：损失函数和残差。
1.2 残差
残差是实际观测值与模型预测值之间的差异。对于回归问题，可以将残差定义为：
residual = y_real - y_pred
其中，y_real 表示实际观测值，y_pred 表示模型的预测值。
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