至此，我们完成了 XGBoost对目标函数的最优化过程 。且从本质上讲，这就是转化为一个二次函数最优化问题
十二、树节点分裂算法
下面我们需要关心XGBoost的基学习器—树到底长什么样子？
那么 一个节点应该怎么分裂？ 就成为了接下来我们要探讨的关键
我们采取 贪心算法 来分裂树节点
关于Gain增益的计算，我们使用当前树的最小损失，用节点 分裂前 的损失值减去 分裂后 的损失值，作为按当前特征和候选点分裂的增益量化
按照贪心算法构建树，有下面两种构建方案
这里我们选取方案二进行建树剪枝
十三、XGBoost的算法步骤
从上面步骤可以看到，关键点是 树的构造和剪枝
十四、案例演示
下面我们用原生python来实现myXGBoost模型（不考虑并行计算）
训练样本集为
首先构造树节点类和方法
下面构造树模型类和方法
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