xgboost和gbdt區別
2. xgboost在叠代優化的時候使用了目標函數的泰勒展開的二階近似，paper中說能加快優化的過程！！xgboost可自定義目標函數，但是目標函數必須二階可導也是因為這個。GDBT中只用了一階導數。
3. xgboost尋找最佳分割點時，考慮到傳統貪心法效率比較低，實現了一種近似貪心法，除此之外還考慮了稀疏數據集、缺失值的處理，這能大大提升算法的效率。paper中提到在一個稀疏數據集中測試，發現速度提升了50倍。 4.對每顆子樹增加一個參數，使得每顆子樹的權重降低，防止過擬合，增加這個參數叫shrinkage方法。對特征進行降采樣，靈感來源於隨機森林，除了能降低計算量外，還能防止過擬合。 https://www.zhihu.com/question/41354392 http://mlnote.com/2016/10/05/a-guide-to-xgboost-A-Scalable-Tree-Boosting-System/
xgboost和gbdt區別
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