See the substantial differences between the famous algorithms.

本文评估了贝叶斯加性回归树（BART）与其他方法在处理二进制结果时的效果。结果显示BART、TMLE和采用GBM的IPTW在处理非线性和非可加性情况下具有更好的性能。同时，提出了一种用于特定处理的共同支持区域的方法来获得更好的外推结果和保持推断。

本文介绍了在Bregman近端算法框架下适配梯度提升机算法，并提出了具有全局最优性保证的Bregman原始-对偶方法。该算法能够与XGBoost和LightGBM无缝集成，并在约束学习任务中证明了其有效性。该框架在约束学习应用领域具有潜力。