Gradient Boosting

MPSBoost 的梯度提升模型使用项目内 native tree engine。CPU backend 是 correctness oracle，MPS backend 用于适合 Apple GPU 的 histogram 热路径。

回归

主要入口：

• GradientBoostingRegressor
• MPSBoostRegressor

支持能力：

• squared error
• quantile
• Poisson
• Tweedie
• sample weight
• monotonic constraints
• interaction constraints
• L1/L2 正则
• leaf-wise / level-wise growth
• model save/load

分类

主要入口：

• GradientBoostingClassifier
• MPSBoostClassifier

支持能力：

• binary logistic
• native CPU multiclass softmax
• OvR compatibility strategy
• predict_proba
• decision_function
• sklearn model selection

多分类默认在 CPU 可用时选择 native softmax；MPS 请求会使用可观测 compatibility strategy，并在训练摘要中报告实际策略。