梯度提升树回归（Gradient-Boosted Tree Regression，简称GBTR）是一种强大的机器学习算法，广泛用于回归任务，通过集成多个决策树逐步优化预测性能。其核心思想是利用前向分步算法，在每一轮迭代中训练一棵新的决策树来拟合当前模型的真实值与预测值之差，从而不断减少整体损失函数。
Java代码示例：
数据分类sample_libsvm_data的标准测试数据集合的部分数据样本，其中，第一列是标签，用于标识数据的分类（二分类），其他列是特征数据(特征值对应的索引号:特征值)：
运行Java代码：
