- GBDT是机器学习算法，XGBoost是该算法的工程实现
- 在使用CART作为基分类器的时候，XGBoost显式地加入了正则项来控制模型复杂度，有利于防止过拟合
- 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函数
- 传统的GBDT采样CART作为基分类器，而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数据，XGBoost支持对数据进行采样
- 传统的GBDT没有设计对缺失值的处理，XGBoost能自动学出缺失值处理策略
上一题：介绍一下GBDT的基本原理
下一题：L1范式和L2范式的区别
标签： xgboost、gbdt、分类器、一阶、二阶
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