xgboost的优点与GBDT对比

说明一下：这部分内容参考了知乎上的一个问答—机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些？，答主是wepon大神，根据他的总结我自己做了一理解和补充。

1.传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。 —可以通过booster [default=gbtree]设置参数:gbtree: tree-based models/gblinear: linear models

2.传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下，xgboost工具支持自定义代价函数，只要函数可一阶和二阶求导。 —对损失函数做了改进（泰勒展开，一阶信息g和二阶信息h,上一章节有做介绍）

3.xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和。从Bias-variance tradeoff角度来讲，正则项降低了模型variance，使学习出来的模型更加简单，防止过拟合，这也是xgboost优于传统GBDT的一个特性 
—正则化包括了两个部分，都是为了防止过拟合，剪枝是都有的，叶子结点输出L2平滑是新增的。

4.shrinkage and column subsampling —还是为了防止过拟合，论文2.3节有介绍，这里答主已概括的非常到位

（1）shrinkage缩减类似于学习速率，在每一步tree boosting之后增加了一个参数n（权重），通过这种方式来减小每棵树的影响力，给后面的树提供空间去优化模型。

（2）column subsampling列(特征)抽样，说是从随机森林那边学习来的，防止过拟合的效果比传统的行抽样还好（行抽样功能也有），并且有利于后面提到的并行化处理算法。

5.split finding algorithms(划分点查找算法)：—理解的还不够透彻，需要进一步学习 
（1）exact greedy algorithm—贪心算法获取最优切分点 
（2）approximate algorithm— 近似算法，提出了候选分割点概念，先通过直方图算法获得候选分割点的分布情况，然后根据候选分割点将连续的特征信息映射到不同的buckets中，并统计汇总信息。详细见论文3.3节 
（3）Weighted Quantile Sketch—分布式加权直方图算法，论文3.4节 
这里的算法（2）、（3）是为了解决数据无法一次载入内存或者在分布式情况下算法（1）效率低的问题，以下引用的还是wepon大神的总结：

可并行的近似直方图算法。树节点在进行分裂时，我们需要计算每个特征的每个分割点对应的增益，即用贪心法枚举所有可能的分割点。当数据无法一次载入内存或者在分布式情况下，贪心算法效率就会变得很低，所以xgboost还提出了一种可并行的近似直方图算法，用于高效地生成候选的分割点。

6.对缺失值的处理。对于特征的值有缺失的样本，xgboost可以自动学习出它的分裂方向。 —稀疏感知算法，论文3.4节，Algorithm 3: Sparsity-aware Split Finding

7.Built-in Cross-Validation（内置交叉验证)

XGBoost allows user to run a cross-validation at each iteration of the boosting process and thus it is easy to get the exact optimum number of boosting iterations in a single run. 
This is unlike GBM where we have to run a grid-search and only a limited values can be tested.

8.continue on Existing Model（接着已有模型学习）

User can start training an XGBoost model from its last iteration of previous run. This can be of significant advantage in certain specific applications. 
GBM implementation of sklearn also has this feature so they are even on this point.

9.High Flexibility（高灵活性）

**XGBoost allow users to define custom optimization objectives and evaluation criteria. 
This adds a whole new dimension to the model and there is no limit to what we can do.**

10.并行化处理 —系统设计模块,块结构设计等

xgboost工具支持并行。boosting不是一种串行的结构吗?怎么并行的？注意xgboost的并行不是tree粒度的并行，xgboost也是一次迭代完才能进行下一次迭代的（第t次迭代的代价函数里包含了前面t-1次迭代的预测值）。xgboost的并行是在特征粒度上的。我们知道，决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序（因为要确定最佳分割点），xgboost在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为block结构，后面的迭代中重复地使用这个结构，大大减小计算量。这个block结构也使得并行成为了可能，在进行节点的分裂时，需要计算每个特征的增益，最终选增益最大的那个特征去做分裂，那么各个特征的增益计算就可以开多线程进行。

此外xgboost还设计了高速缓存压缩感知算法，这是系统设计模块的效率提升。 
当梯度统计不适合于处理器高速缓存和高速缓存丢失时，会大大减慢切分点查找算法的速度。 
（1）针对 exact greedy algorithm采用缓存感知预取算法 
（2）针对 approximate algorithms选择合适的块大小

我觉得关于xgboost并行化设计仅仅从论文PPT博客上学习是远远不够的，有时间还要从代码层面去学习分布式 xgboost的设计理念。