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GBDT的代价函数中是没有正则项。叶子结点的值用ω表示，我们假设 15 这个叶节点用 ω1 表示，12 这个叶子结点用 ω2 表示，20 这个叶子结点用 ω3 表示。当我们训练完成得到k棵树，我们要预测一个样本的分数，其实就是根据这个样本的特征，在每棵树中会落到对应的一个叶子节点，每个叶子节点就对应一个分数。（4）考虑了训练数据为稀疏值的情况，可以为缺失值或者指定的值指定分支的默认方向，这能大大提升算法的效率。为缺失值（或者指定的值未出现的值）指定分支的默认方向，预测时自动将缺失值的划分到这一分支。

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