xgboost 为什么拟合残差能获得更好的效果（思考）

以时序预测为例：
现在要
预测2022年之后的值，可以预测下降幅度（和预测残差的步骤一样）。

• 假设有一个隐藏的规律：对于21年的高峰，22年的下降幅度会更大（如time=3是，下降幅度会比其他的大）。
• 假设是否高峰和节日规律无关，那么我们不能通过节日来预测。

按常规的简单方法预测一下，会出现高峰期下降幅度过小的问题（预测值高于实际值），那么再做残差拟合时会得出这么一个规律：如果是高峰，那么残差越大。

总结：xgboost思想可以找出一个非线性能表达的规律。