的改进，以提高每个基础学习者的适应质量。 第"m"步的通用梯度提升将适合决策树formula_46伪残留物。 让formula_53是它的叶子数。 树将输入空间划分为formula_53不相交的区域formula_55并预测每个区域的恒定值。 使用指标符号，输出formula_46输入"x"可以写为和： 这里formula_58是该区域中预测的值formula_59 。 然后系数formula_58乘以一些值formula_40 ，使用线搜索进行选择，以最大程度地减少损失函数，并按以下方式更新