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相比于传统的GBDT实现，XGBoost在工程实现和算法原理上做了大量改进。关于“XGBoost为什么能防止过拟合且训练效率高”，下列解释中不属于XGBoost核心特性的是：

A. 目标函数中显式加入了正则化项（叶子节点权重L2模及叶子节点数），控制模型复杂度

B. 在寻找最佳分割点时，使用了基于梯度的加权分桶（Weighted Quantile Sketch）策略，而非遍历所有特征值

C. 采用了Layer-wise的建树策略，并像Bagging一样在构建每一棵树时都可以进行树级别的并行训练（Parallel Tree Building）

D. 对目标函数进行了二阶泰勒展开，利用了一阶导数和二阶导数信息，使得收敛速度更快

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