0. 来源
概念比较全，可以作为目录，前置知识讲得好，其他一般。
01.内容简介_哔哩哔哩_bilibili01.内容简介是集成学习：XGBoost, lightGBM的第1集视频，该合集共计19集，视频收藏或关注UP主，及时了解更多相关视频内容。
https://www.bilibili.com/video/BV1Ca4y1t7DS?p=1有数学原理与例子，有自己的理解和模型特点总结，可惜更新的少：
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GradientBoostingClassifier — scikit-learn 1.5.1 documentation
1. 预备知识
1.1 信息熵
可以看出，事件发生的概率越为平均时，集合越不纯时，不确定性越大，最高为1。
条件熵：条件概率。
具体计算过程可以看视频，用图示来表示的话，类似于：
用信息熵构建可以得到分类决策树。
1.2 Gini指数
Gini指数越小表示集合中被选中的样本被分错的概率越小，也就是说集合的纯度越高，反之，集合越不纯。当集合中所有样本为个类时，基尼指数为0。
1.3 回归树
1.4 预剪枝和后剪枝
决策树的预剪枝与后剪枝-CSDN博客
预剪枝使得很多分支没有展开，这不仅降低了过拟合的风险，还显著减少了决策树的训练时间开销和测试时间。但是，有些分支虽当前不能提升泛化性。甚至可能导致泛化性暂时降低，但在其基础上进行后续划分却有可能导致显著提高，因此预剪枝的这种贪心本质，给决策树带来了欠拟合的风险。
后剪枝通常比预剪枝保留更多的分支，其欠拟合风险很小，因此后剪枝的泛化性能往往由于预剪枝决策树。但后剪枝过程是从底往上裁剪，因此其训练时间开销比前剪枝要大。
2. bagging：随机森林
bootstrap aggregating(自举汇聚法)
随机森林
优势:1.消除了决策树容易过拟合的缺点2.减小了预测的方差，预测值不会因训练数据的小变化而剧烈变化
3. Boosting方法
boosting：adaboost、GBDT、XGBoost、LightGBM
3.1 Adaboost
Adaboost可以看作是加法模型（串行调整弱分类器的权重）、损失函数为指数损失函数、学习算法为前向分布算法时的二分类学习方法。
3.2 GBDT
不同问题的提升树在于损失函数的不同，分类用指数损失函数，回归用平方误差损失。
GBDT算法——理论与sklearn代码实现 - 知乎 (zhihu.com)
用泰勒公式来理解梯度下降的原因是为了下一篇文章讨论XGBoost做准备，因为在GBDT中只对损失函数进行了一阶泰勒展开，只用到了一阶导数信息，而XGBoost对损失函数进行二阶泰勒展开，同时用到了一阶导数信息和二阶导数信息。
3.3 XGBoost
从这里开始变得复杂了起来……
深入理解XGBoost，优缺点分析，原理推导及工程实现-CSDN博客https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/103725122
3.4 lightGBM
LightGBM算法详解(教你一文掌握LightGBM所有知识点)-CSDN博客https://blog.csdn.net/GFDGFHSDS/article/details/104779767
