Quelle est la variable cible de l'arbre n dans le boosting par gradient?

Dans le boosting par gradient, la variable cible pour le n-ième arbre est le gradient négatif de la fonction de perte par rapport aux prédictions du modèle à l'étape actuelle. En termes simples, chaque arbre suivant est entraîné pour prédire l'erreur (résidu) du modèle précédent afin de minimiser la fonction de perte.

Par exemple, si la fonction de perte est l'erreur quadratique moyenne, alors la variable cible pour le n-ième arbre sera la différence entre les valeurs réelles et la somme des prédictions de tous les arbres précédents.