我查看了 Tianqi Chen 的演示文稿，但我很难理解叶子重量的细节，如果有人能帮助澄清我的理解，我将不胜感激。

要将方程式转化为幻灯片“放入上下文：模型和参数”中的文字，预测值/分数（表示为 yhat）等于模型的 K 树的总和，每个树将属性映射到分数。到目前为止一切顺利，我想。

然后在下面显示的这张幻灯片中，它给出了一个决策树的模拟示例，该示例计算了某人喜欢电脑游戏 X 的数量。（旁白：这不是一个奇怪的例子吗？谁喜欢电脑游戏 X 的数量为 2？什么？这甚至意味着什么？为什么不选择一个具有更具体、相关意义的例子呢？）

现在这是我开始迷路的地方。我可以将模拟示例的模拟数据制成表格，假设模型是完美的，因此权重（w1、w2、w3）等于真实值。但即使这样看起来也很奇怪：预测值/分数和权重之间有什么区别？

       x_i: "attributes"          y_i, the true score (not yhat_i, which is the predicted score)
                |                                 |
|¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯|¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯|
| Age <15 (x_0) | is male (x_1) | Amount likes the computer game X  |
| 1             | 1             | 2                                 | (Young boy)
| 1             | 0             | 0.1                               | (Young girl)
| 0             | 1             | -1                                | (Old man)
| 0             | 0             | -1                                | (Old woman)
| 0             | 0             | -1                                | (Young woman, older than 15)

我的问题是：有人可以分享实际功能 f 吗？我假设它是一个向量/矩阵，但实际数字是多少？那么我的后续跟进是你将如何计算这个模拟示例的 f？我觉得这是一个如此简单的问题，但我无法弄清楚答案。如果有人可以为我详细介绍这一点，那将是一个巨大的帮助。谢谢！