GradientBoostingRegressor是一种基于决策树的集成学习算法，用于回归问题。该算法的基本思想是通过多次迭代，每次迭代都训练一个新的决策树来逐步提升模型的预测准确度。在每次迭代中，算法会根据前面所有树的拟合结果来调整样本的权重，以使得新训练的树能够更好地拟合那些之前被错分的样本。同时，为了避免过拟合，算法会引入正则化项来限制每棵树的复杂度。
GradientBoostingRegressor的优点是能够很好地处理非线性、非平稳和高维数据，同时具有较高的预测精度。但是，它的缺点是需要大量的计算资源和时间来训练模型，同时也比较容易受到噪声和异常值的影响。
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