勾配ブースティングマシン (GBM) のアルゴリズムは、各ステップで何を行いますか？

勾配ブースティングマシン（GBM）のアルゴリズムは、各ステップで前のモデルによる誤差を改善する新しいモデルを追加することで学習を進めます。各新しいモデルの追加は、前回のモデルが犯したエラーを修正することを目的としており、その結果、全体の予測精度が向上します。このプロセスは逐次的で、各モデルは小さな学習ステップで重畳的に改善され、最終的な予測はすべてのモデルの総和で決まります。