先介绍一下 损失函数 的概念，它被广泛用做构造树时调整树形和衡量模型性能的标准，主要涉及两个概念：1） 方差(variance) ：某一模型对不同测试集的预测结果波动程度；2） 偏差(bias) ：某次预测结果与实际数据的差。总的来说，模型简单，偏差大、方差小，欠拟合；模型复杂，偏差小、方差大，过拟合。因此模型优化也是这样一个寻找最佳平衡点的过程。
决策树是一种树状结构，它的每个叶节点对应一个分类，非叶节点对应在某个属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值划分成若干子集。构造决策树的核心问题是每一步对样本属性如何做拆分。对于一个分类问题，从已知数据做训练，生产决策树是一个自上而下的分治过程。
多棵决策树组成, 基于Bagging思想，有放回抽样。每轮结果之间相互独立，因此损失函数的方差不对太大。
max_leaf_nodes 参数决定迭代次数，也就是树的深度，选取不当会导致模型过(欠)拟合，后果是虽然训练结果准确度很高，但 在实际部署时会发生意想不到的错误，这被称为数据泄露(data leakage)。二叉树并不是越深越好，太深会带来overfitting(过拟合)的问题，随机森林构造器的默认参数往往最优。
梯度提升决策树。专门处理表格型数据，如pd.DataFrame，基于Boosting。
下面是一些关键的参数:
GBDT每轮迭代数据都与上一轮结果有关，就信息元来说可以保证结果尽可能接近真实数据，偏差不会很大，但联系紧密的数据拟合会使得方差过大，因此需要浅一点的树来降低方差。
而基于Bagging的随机森林，各分类相互独立，受不同输入数据的影响小，目标是如何提高准确度，因此采用很深甚至不剪枝的树群。
数据挖掘小白一枚，如有错误，恳请大家指正~