Xgboost 与 GBDT同源，那么所谓的梯度是什么意思呢？G、B又代表什么。

1. 梯度Gradient

梯度是一个向量（矢量），表示梯度是方向导数在某一点的最大值。理解为某函数（可以指损失函数）在某点处的方向导数，沿着该方向，梯度可以取得最大值，即函数沿着此方向（梯度的方向）变化最快，变化率（梯度的模）最大。

2. 梯度的维度

        ，在空间中是一个锥面，那么在点 (x, y) 处，梯度表示：(2x, 2y)，此时梯度维度是 1 * 2。

        假设，当前使用的模型是GBDT，每个样本的特征维度是 1 * m，m表示特征数目，解空间维度就是 1 * m，因此对应的梯度也应该是 1 * m。
        此处是个人理解，希望能和大家一起讨论一下这个问题，如果有问题请及时联系。

3. 梯度和梯度下降的关联

梯度下降法的定义：如果实值函数 F(x) 在 a 处可微且有定义，那么 F(x) 在 a 点沿着梯度相反的方向 下降最快。

通常，我们需要求解的是损失函数最小值，因此选择调整参数的方向是梯度的反向。

4. GB（Gradient Boosting） 的含义

        翻译为"梯度提升"，但是其实是一种梯度下降的思想，总体来看它是将多个弱分类器结合起来得到强分类器的结果。不同于adaboost每次加大分错样本的权重，GB则是每次拟合上一预测的残差。

        FrideMan提出：梯度提升算法，利用最速下降的近似方法，即利用损失函数的负梯度在当前模型的值，作为回归问题中提升树算法的残差的近似值，拟合一个回归树。

        树模型的梯度提升算法，是在函数空间进行搜索，找到最优的函数，也是梯度下降，所谓的提升指的是模型整体精度提升：