我有一个分类问题。在梯度树提升中，我读到-
1. 最初，在整个训练数据集上安装了一个弱学习器。
2.得到每个训练行的输出。就我而言，它将是 {0,1}。3. 现在，第二个分类器将在预测的残差上进行训练，即{初始预测 - 最终预测}。
我的疑问是在分类问题的情况下计算残差似乎很奇怪，而当我查看 mse 的残差计算时它是可以的。
因此，在分类目标变量的情况下实际发生了什么。残差是如何计算的，它适合哪个损失函数？

提前致谢。