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说明GBDT和Xgboost的异同点（仅需要说明理论差异，不

[问答题]
说明GBDT和Xgboost的异同点（仅需要说明理论差异，不需要回答工程实现细节）。
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失败人士做数据头像 失败人士做数据
1.GBDT的损失函数只利用了函数一阶导的信息，而xgboost利用了函数的二阶导信息，效率更高更准确。同时xgboost的损失函数还添加了模型复杂度的惩罚项，防止过拟合。
2.Xgboost可以自定义弱学习器类型，自定义损失函数，前提是损失函数具有二阶导特性。
3.Xgboost每一轮的训练中，不仅支持样本采样，还支持特征采样
4.Xgboost每一轮的训练，各层节点可以并行训练，gbdt不行
5.xgboost可以处理缺失值
6.xgboost在寻找分裂节点和分裂值时，是采用了分位数的方法

发表于 2019-02-28 14:35:11 回复(0)
食堂在逃干饭王头像 食堂在逃干饭王
1. GBDT只用了损失函数一阶导，而XGB用了损失函数的二阶导，能更高效更精确地逼近真实损失；
2. XGB在损失函数中加入了正则项，避免过拟合；
3. XGB能够自动处理缺失值；
4. XGB支持多种基学习器，如线性学习器，而GBDT只支持CART；
5. XGB预先将各特征按值排序并存储于block中，且预先根据score的值的分位点确定候选切分点，在建立树时，能并行地对每个特征并行计算其最大增益，能极大提高计算效率；
6. XGB支持对特征的类似RF的列采样，而GBDT不行；
7. XGB支持自定义损失函数，但要求二阶可导；
编辑于 2021-01-26 15:46:40 回复(0)
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运维工程师 算法工程师 乐信 2019 滴滴
来自：2019校园招聘算法工...
上传者：小小
难度：
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