是的，你说得非常对！GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树）的核心就是由多棵决策树（通常是回归树）组成的集成学习模型。
可以这样理解GBDT：
- 核心思想 - 提升（Boosting）： GBDT属于Boosting家族的算法。它的核心思想是顺序地训练多棵弱学习器（通常是浅层决策树，也叫弱学习器），每棵树都试图去纠正前一棵树留下的错误。
- "梯度"的含义： 这里的"梯度"指的是损失函数的负梯度方向。在每一步迭代中：
- 计算当前模型（由前面所有树组成）在训练数据上的负梯度（可以理解为预测值与真实值之间的残差的方向）。
- 训练一棵新的决策树来拟合这个负梯度（即残差）。这棵树的目标是尽可能好地预测当前模型犯的错误。
- 将这棵新树加入到模型中（通常乘以一个较小的学习率
learning_rate），更新模型的预测值。
- 多棵树协同工作： 最终的预测结果是所有树预测结果的加权和 （通常是累加和）。每一棵树都在努力弥补前一棵树的不足，最终组合成一个强大的模型。
- 第一棵树：学习原始数据的初步模式。
- 第二棵树：学习第一棵树预测的残差（错误）。
- 第三棵树：学习前两棵树组合预测后的残差。
- ... 以此类推，直到达到预设的树的数量（
n_estimators）或满足停止条件。
关键点总结：
- 是多个树： 绝对不止一棵树，通常是成百上千棵。
- 顺序训练： 树是按顺序一棵一棵训练的，后训练的树依赖于前面所有树的结果（残差）。这与随机森林（并行训练独立树）形成鲜明对比。
- 弱学习器： 每棵树本身通常是一个"弱学习器"（例如，深度很浅的树，如只有几层），防止单棵树过拟合。Boosting的力量在于将这些弱学习器组合成一个强学习器。
- 拟合残差： 每棵新树的目标是拟合当前模型预测值与真实值之间的残差（通过损失函数的梯度体现）。
- 加法模型： 最终预测是所有树预测值的累加。
与随机森林（也是多棵树）的区别：
| 特性 | GBDT (Gradient Boosting) | 随机森林 (Random Forest) |
|---|---|---|
| 集成类型 | Boosting (顺序，自适应) | Bagging (并行，独立) |
| 树关系 | 树之间有强依赖，后树纠正前树错误 | 树之间独立训练 |
| 训练顺序 | 顺序训练 | 并行训练 |
| 关注点 | 主要降低偏差 (通过不断修正错误) | 主要降低方差 (通过平均独立模型) |
| 单棵树 | 通常是弱学习器 (浅树) | 通常是强学习器 (深树，可能过拟合单棵树) |
| 样本使用 | 每棵树使用全部或大部分训练样本 (但权重或目标在变) | 每棵树在随机子样本 (有放回抽样) 上训练 |
| 特征使用 | 每棵树通常使用所有特征 (或可按比例随机选) | 每棵树在随机特征子集上训练 |
| 过拟合 | 对过拟合更敏感，需仔细调参 (树数量、学习率、树深度) | 相对更鲁棒，不易过拟合 |
| 速度 | 通常训练较慢 (顺序) | 通常训练较快 (并行) |
简单比喻：
想象一个学生在做一系列练习题：
- GBDT： 学生先做第一遍（第一棵树），老师批改后指出错题（计算残差）。学生重点研究这些错题（第二棵树拟合残差），再做一遍。老师再批改新产生的错题（新残差）。学生再研究这些新错题（第三棵树）... 如此反复，直到做了足够多遍或错题很少了。最终成绩是每一遍修正结果的综合。
- 随机森林： 让一群学生（多棵树）各自独立地做同一套题（各自看到数据的随机部分），最后把所有人的答案汇总（投票或平均）得出最终答案。
结论：
GBDT确实是由多棵决策树（回归树）构成的集成模型。这些树不是独立工作的，而是通过Boosting机制顺序构建，每一棵都在努力修正前面所有树累积的错误，最终组合成一个预测能力强大的模型。理解它如何利用多棵树顺序地拟合残差是理解GBDT的关键。