Gradientinio stiprinimo metu, n-ojo medžio tikslinė kintamoji yra neigiamas nuolydis nuostolių funkcijos, atsižvelgiant į modelio prognozes esamu etapu. Paprastai tariant, kiekvienas sekantis medis mokosi prognozuoti ankstesnio modelio klaidą (likutį), siekiant sumažinti nuostolių funkciją.

Pavyzdžiui, jei nuostolių funkcija yra vidutinis kvadratinis klaidos, tada n-ojo medžio tikslinė kintamoji bus skirtumas tarp tikrųjų reikšmių ir visų ankstesnių medžių prognozių sumos.

Ankstesnis Kitas