1.使用许多策略去防止过拟合，如：正则化项、Shrinkage and Column Subsampling等。

2. 目标函数优化利用了损失函数关于待求函数的二阶导数

3.支持并行化，这是XGBoost的闪光点，虽然树与树之间是串行关系，但是同层级节点可并行。具体的对于某个节点，节点内选择最佳分裂点，候选分裂点计算增益用多线程并行。训练速度快。

4.添加了对稀疏数据的处理。

5.交叉验证，early stop，当预测结果已经很好的时候可以提前停止建树，加快训练速度。

6.支持设置样本权重，该权重体现在一阶导数g和二阶导数h，通过调整权重可以去更加关注一些样本。