梯度提升树（Gradient Boosting Tree）是一种强大的机器学习算法，但是在训练过程中可能会出现欠拟合的情况。欠拟合是指模型无法捕捉到数据集中的关键特征，导致模型无法准确地预测或分类数据。

以下是训练梯度提升树欠拟合的原因：

1. 树的深度过浅：梯度提升树的每个节点都是一个决策树，如果每个决策树的深度太浅，它们可能无法捕捉到数据集中的复杂关系，导致欠拟合。

2. 学习率太低：学习率是控制每个决策树权重的参数。如果学习率过低，那么每个决策树的权重将非常小，导致模型无法学习到数据集中的关键特征。

3. 样本数量太少：如果训练数据集的样本数量太少，那么模型可能无法从数据中学习到足够的信息，导致欠拟合。

4. 特征数量太少：如果数据集中的特征数量太少，那么模型可能无法捕捉到数据集中的关键特征，导致欠拟合。

5. 数据中存在噪声：如果数据集中存在噪声或异常值，那么模型可能会过度拟合这些数据，从而无法准确地预测或分类新数据，导致欠拟合。

解决欠拟合的方法包括增加数据量、增加特征数量、增加树的深度、调整学习率等。

梯度提升树的学习率一般设置多少适合 ?

梯度提升树的学习率是一个超参数，需要根据具体情况进行调整，一般来说，学习率越小，模型的训练速度就越慢，但可能会得到更好的结果；学习率越大，模型的训练速度就越快，但可能会导致过拟合。

通常情况下，初始的学习率可以设置为0.1左右，然后根据模型的表现进行调整。如果模型的训练误差下降缓慢，可以适当增大学习率；如果模型的训练误差下降过快，可以适当减小学习率。

需要注意的是，学习率的设置也与数据集的大小、特征的多少、树的深度等因素有关，因此需要结合具体情况进行调整。