R:评估用于回归的梯度增强机器(GBM)

回归的梯度增强机器(Gradient Boosting Machine, GBM)是一种常用的机器学习算法，用于回归问题的解决。它是基于决策树的集成学习方法，通过迭代训练多个弱学习器来构建一个强大的预测模型。

GBM的分类： GBM可以根据不同的问题类型进行分类。对于回归问题，使用的是回归GBM；对于分类问题，使用的是分类GBM。这两种类型在应用场景和算法实现上有一些差异。

GBM的优势：

1. 高准确性：GBM能够有效地捕捉复杂的非线性关系，具有较高的预测准确性。
2. 鲁棒性：GBM能够处理具有缺失值和异常值的数据，并具有较好的鲁棒性。
3. 可解释性：GBM能够生成一棵决策树，从而可以解释预测结果的原因和影响因素。
4. 高灵活性：GBM可以自定义损失函数、评估指标和正则化参数等，以满足不同问题的需求。

GBM的应用场景： GBM广泛应用于各种回归问题，包括但不限于以下领域：

1. 金融行业：用于预测股票价格、信用评分等。
2. 零售行业：用于预测销售额、用户购买行为等。
3. 医疗健康：用于疾病预测、药物疗效评估等。
4. 物流与供应链：用于预测需求、运输时间等。
5. 能源管理：用于能源消耗预测、电力负荷预测等。

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5. 弹性伸缩（https://cloud.tencent.com/product/autoscaling）
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