在梯度提升树(GBDT)原理小结中，我们对GBDT的原理做了总结，本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结，主要会关注调参中的一些要点。
1. scikit-learn GBDT类库概述
在sacikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同，当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同。这些参数中，类似于Adaboost，我们把重要参数分为两类，第一类是Boosting框架的重要参数，第二类是弱学习器即CART回归树的重要参数。
下面我们就从这两个方面来介绍这些参数的使用。
2. GBDT类库boosting框架参数
首先，我们来看boosting框架相关的重要参数。由于GradientBoostingClassifier和GradientBoostingRegressor的参数绝大部分相同，我们下面会一起来讲，不同点会单独指出。
1) n_estimators: 也就是弱学习器的最大迭代次数，或者说最大的弱学习器的个数。一般来说n_estimators太小，容易欠拟合，n_estimators太大，又容易过拟合，一般选择一个适中的数值。默认是100。在实际调参的过程中，我们常常将n_estimators和下面介绍的参数learning_rate一起考虑。
2) learning_rate: 即每个弱学习器的权重缩减系数
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