この節では、「ブースティングツリー」プラットフォームに特有の計算についてだけ説明します。再帰的なディシジョンツリー(決定木)の計算に関する統計的詳細については、「パーティション」プラットフォームの統計的詳細を参照してください。
応答変数がカテゴリカルな場合のパラメータ推定では、ペナルティ(罰則)を課しています。負の対数尤度にペナルティを加算したものを目的関数として、それを最小化しています。このペナルティは、各オブザベーションにおける推定値の平方和に、定数を掛けたものです。ペナルティを課すことにより、各層において、学習データへオーバーフィット(過学習)することを防いでいます。