勾配ブースティング（Gradient Boosting）の基本的な考え方はどれか。

勾配ブースティングは、損失関数の勾配（残差）をターゲットとして弱学習器を逐次的に学習させ、モデル全体の精度を向上させるアンサンブル学習法。