xgboost使用了一階和二階偏導，二階導數有利于梯度下降的更快更準。
使用泰勒展開取得函數做自變量的二階導數形式，可以在不選定損失函數具體形式的情況下，僅僅依靠輸入數據的值就可以進行葉子分裂優化計算，本質上也就把損失函數的選取和模型算法優化/參數選擇分開了。
這種去耦合增加了xgboost的適用性，使得它按需選取損失函數，可以用于分類，也可以用于回歸。
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