每个算法都会有缺点，对于集成学习GBDT的缺点是什么（）

A、预测阶段的计算速度快，树与树之间可并行化计算

B、GBDT在高维稀疏的数据集上，表现不如支持向量机或者神经网络

C、在分布稠密的数据集上，泛化能力和表达能力都很好，这使得GBDT在Kaggle的众多竞赛中，经常名列榜首

D、采用决策树作为弱分类器使得GBDT模型具有较好的解释性和鲁棒性，能够自动发现特征间的高阶关系