アンサンブル学習のひとつ。
ブースティングと決定木を組み合わせた手法。
勾配ブースティング回帰木とも。
回帰と分類のどちらでも使用できる。
浅い決定木を複数作成し、ブースティングを行って性能を向上させる。
正しく設定すればランダムフォレストよりもよい性能を示す。
欠点は、パラメータ設定に敏感であること。