梯度提升算法用于解决一般决策问题。
它的算法过程与回归问题提升树前向分步算法类似，区别是计算residual的公式不同。

在回归问题中，
$\text {residual}_{mi} = y_i - f_{m-1}(x_i)$

在一般决策问题中，
$\text {residual}_{mi} = \text{损失函数的负梯度在xi处的值}$