Gradient Boosting（梯度提升）是一种解决机器学习中分类和回归任务的技术。跟其他Boosting家族成员一样，其预测模型也是由一系列弱预测模型组成的。

在多数中寻找少数异常样本，这在实际工业生产中是非常常见的一种诉求，因为特殊的判别需求总是体现在少数部分里头。以广告为例，在众多广告实际点击，表单提交中如何判别异常点击异常案例，也是非常常见的案例。