gbdt如何處理分類問題
本人理解：多分類變成多個二分類，比如說當前類別A，訓練集的標籤為屬於A的為1，其他為0，該值為連續值（概率），基於這所有的樣本生成一棵樹；結果為對類別A的預測值f(x)；然後B標籤，C標籤同理可得；然後通過softmax層處理下得到屬於各個類別的概率值；這裡每一輪迭代都會和類別數目相同的樹；每一棵樹針對一個類別進行學習並輸出對應的分數，然後就n個類別的分數，經過softmax層變成概率值；
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GBDT多分類示例
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