XGBOOST，GBDT，RandomForest的比较

首先XGBOOST,GBDT,RF都是集成算法，RF是Bagging的变体，与Bagging相比，RF加入了属性扰动，而XGBOOST,GBDT属于boosting.

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RandomForest 与 GBDT 的区别：

相同点：

1.都由很多棵树组成

2.最终的结果是由多棵树一起决定的

不同点：

1.RandomForest中的树可以是分类树，也可以是回归树，而GBDT只能由回归树（CART）组成，这也说明GBDT各个树相加是有意义的

2.RandomForest中的树是并行生成的，而GBDT是串行生成的，GBDT中下一颗树要去拟合前一颗树的残差，所以GBDT中的树是有相关关系的，而RandomForest中的树的相关性依赖于Boostrap生成的样本子集的相关性

3.RandomForest 对异常值不敏感，GBDT敏感

4.RandomForest是通过降低模型方差来提高性能的，而GBDT是通过降低偏差来提高性能

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GBDT 与 XGBOOST的比较：

1.传统的GBDT以CART树作为基分类器，而XGBOOST还支持线性分类器，此时的线性分类器自带正则项

2.传统的GBDT在优化时，只用到了loss function的一阶导信息，而XGBOOST对loss function做了Taylor展开，用到了二阶导信息

3.XGBOOST在loss function中引入了正则项，防止过拟合，正则项里包含叶节点数以及每个叶节点上的score的L2的平方和

在计算划分增益时，如果gain < gamma, 不划分，gain> gamma，划分，这相当于决策树的预剪枝。 gamma是叶节点个数的参数

4.XGBOOST还借用了RandomForest中的列抽样思想，也支持在划分节点时，只考虑部分属性

（现状sklearn中的GBDT也实现了列抽样）

5.XGBOOST可以自动学习出缺失值的分裂方向，论文中的default direction

（具体做法时，遍历的尝试将所有的缺失值分裂到所有方向{left or right}，split and default directions with max gain）

6.XGBOOST实现了并行化，这个并行化是特征粒度上的并行化：划分节点时，每个特征并行计算，同时每个特征的划分节点也是并行计算（这是加速最猛的处理）

7.XGBOOST提出了block的概念，简单的说将排序后的特征值放在block中，以后划分特征的时候，只需要遍历一次即可，因为决策树在处理属性值时，需要将属性值先排序，这是最耗时的步骤，而block预先存储了排序的特征值，在后续过程中可以重复利用这个结构中的数据，同时，计算每个特征的划分增益可以并行处理了

Collecting statistics for each column can be parallelized,giving us a parallel algorithm for split finding!!

8.贪心算法在选择最佳划分方式时需要遍历所有的划分点子集，在数据非常大时，这会非常低效，xgboost提出了近似直方图计算，根据数据的二阶导信息进行排序，提出一些候选划分点子集