Qual é a variável alvo da n-ésima árvore no boosting de gradiente?

No boosting de gradiente, a variável alvo para a n-ésima árvore é o gradiente negativo da função de perda em relação às previsões do modelo na etapa atual. Em outras palavras, cada árvore seguinte é treinada para prever o erro (resíduo) do modelo anterior, a fim de minimizar a função de perda.

Por exemplo, se a função de perda for o erro quadrático médio, então a variável alvo para a n-ésima árvore será a diferença entre os valores reais e a soma das previsões de todas as árvores anteriores.