XGBoost与GBDT比较

XGBoost与GBDT有什么不同除了算法上与传统的GBDT有一些不同外，XGBoost还在工程实现上做了大量的优化。总的来说，两者之间的区别和联系可以总结成以下几个方面。
GBDT是机器学习算法，XGBoost是该算法的工程实现。在使用CART作为基分类器时，XGBoost显式地加入了正则项来控制模型的复杂度，有利于防止过拟合，从而提高模型的泛化能力。 GBDT在模型训练时只使用了代价函数的一阶导数信息，XGBoost对代价函数进行二阶泰勒展开，可以同时使用一阶和二阶导数。传统的GBDT采用CART作为基分类器，XGBoost支持多种类型的基分类器，比如线性分类器。传统的GBDT在每轮迭代时使用全部的数据，XGBoost则采用了与随机森林相似的策略，支持对数据进行采样。传统的GBDT没有设计对缺失值进行处理，XGBoost能够自动学习出缺失值的处理策略。

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