我猜测这是在给定上述（树枝）条件存在的情况下的一种条件概率。不过，我对此不是很清楚。

如果你想了解更多关于所使用的数据或如何得到这个图表的信息，请访问：http://machinelearningmastery.com/visualize-gradient-boosting-decision-trees-xgboost-python/

回答：

leaf属性是预测值。换句话说，如果树模型的评估在该终端节点（也称为叶节点）结束，那么返回的就是这个值。

用伪代码表示（你树模型的最左边分支）：

if(f1 < 127.5){  if(f7 < 28.5){    if(f5 < 45.4){      return 0.167528f;    } else {      return 0.05f;    }  }}