GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升決策樹）是一種集成學習算法，由多棵決策樹串聯組成，通過逐步擬合前一棵樹預測誤差來提升整體模型性能。GBDT在多種任務中表現優秀，尤其適用於結構化數據分析。
GBDT 與高維稀疏數據應用：
- 處理稀疏數據能力：GBDT能有效處理缺失值和稀疏特徵，比如用於文本分類中的詞袋模型，或用戶行為中的二元特徵（有/無）。
- 特別優化：一些GBDT實現如XGBoost、LightGBM針對稀疏數據有專門設計，能自動處理缺失值並利用稀疏性加速計算。
- 過擬合風險：在高維稀疏數據中，GBDT容易過擬合，因為樹模型可能過分擬合少數關鍵特徵，導致泛化能力下降。
- 正則化幫助：正則化技術（如樹的深度限制、葉節點數限制、特徵子集抽樣）幫助減少過擬合，提升稀疏數據上的性能。
- 表達能力強，能自動捕捉特徵間非線性關系，
- 不需複雜特徵預處理，對數據尺度不敏感，
- 強可解釋性，易於理解決策過程。
限制：
- 高維稀疏場合下，效果可能不如正則化良好的線性模型或深度神經網路，
- 訓練計算資源消耗較大，難以處理超大規模數據。
總結來說，GBDT在高維稀疏數據中有一定優勢，尤其是在特徵自動選擇和缺失值處理方面，適合多數結構化場景，但要防止過擬合及提升可擴展性，需合理參數調整與算法優化。
