沒人回答 我只好自己回答了
我找到一個參考網頁，說的滿清楚的
https://www.zhihu.com/question/48898564

簡單的說，就是"每一個"類別"每一次"迭代就會產生一棵分類樹
也就是，如果以上面的例子而言，有三個類別且 n.tree = 2(迭代兩次) 總共就會有六棵樹
而其中，第一棵樹以及第四棵樹是針對第一個類別
至於樹的結構，可以使用 "pretty.gbm.tree" 作呈現 (範例: tree1 <- pretty.gbm.tree(gbm2, 1))
解析樹的結購可以參考 : https://stackoverflow.com/questions/31296541/understanding-tree-structure-in-r-gbm-package

透過每棵樹的結果，將各類別的數值進行加總
例如: 一筆預測資料，經過六棵樹，產生六個數值，其中第一、四棵樹加總再加上初始值(initF)就是第一個類別的數值，而第二、五棵樹加總就是第二個類別，以此類推
所以一筆預測資料針對三個類別會有三個數值