什么能有效地解决分类问题，特别是在数据复杂、特征多样的情况下？

面对这个问题，许多人可能会想到复杂的神经网络或深度学习方法。然而，有一种称为“梯度提升分类器”（Gradient Boosting Classifier）的算法，以其高准确度、灵活性和易用性赢得了大量用户的青睐。

假设在一家医院中，医生需要根据患者的几项生理指标（如血压、心率、血糖等）预测患者是否患有特定的疾病。传统方法可能会采用经验判断，但这种方法准确度有限，易出错。

血压心率血糖年龄是否患病120806.145是110795.840否130896.450是115756.042否125856.348是112785.941否135916.652是118766.143否128876.247是