Qual è la variabile target dell'albero n nel boosting gradiente?

Nel boosting di gradiente, la variabile target per l'albero n-esimo è il gradiente negativo della funzione di perdita rispetto alle predizioni del modello nella fase corrente. In parole semplici, ogni albero successivo viene addestrato a prevedere l'errore (residuo) del modello precedente, al fine di minimizzare la funzione di perdita.

Ad esempio, se la funzione di perdita è l'errore quadratico medio, allora la variabile target per l'albero n-esimo sarà la differenza tra i valori reali e la somma delle predizioni di tutti gli alberi precedenti.