ormula_67在这个范围内formula_68不足以用于许多应用程序，并且formula_73不太可能是必需的。 
正则化.过于紧密地拟合训练集可能导致模型的泛化能力下降。 几种所谓的正则化技术通过限制拟合过程来减少这种过度拟合的效果。 一个自然的正则化参数是梯度提升迭代的次数"M" （即，当基础学习者是决策树时，模型中的树的数量）。 "M的"增加会减少训练集上的误差，但将其设置得过高可能会导致过度拟合。 通常通过监视单独的验证数据集上的预测误差来选择"M"的最佳值。 除了