1、gbdt是機器學習演算法，而xgboost是演算法的工程實現
2、使用cart作為基分類器時，xgboost顯式的加入了正則項來控制模型的複雜度，防止過擬合，提高了模型 的泛化能力
3、gbdt只使用了代價函式的一階導數資訊，而xgboost對代價函式進行二階泰勒展開，同時使用一階和二階資訊。
4、傳統的gbdt採用cart作為基分類器，而xgboost支援多種型別的基分類器
5、傳統的gbdt迭代時採用全部的資料，而xgboost採用了隨機森林相似的策略，支援對資料進行 取樣
6、傳統的gbdt沒有對缺失值的處理策略，而xgboost自動學習出對缺失值的處理策略
引自：白面機器學習
GBDT和XGBOOST的區別
陳天奇的xgboost在kaggle中大放異彩，下面講解gbdt和xgboost的區別 com question 41354392xgboost使用小案例 net hb707934728 article details 70739040分類和回歸樹的學習見李航的統計學習方法cart gbdt和xgb...
機器學習 GBDT和XGBoost的區別
一 gbdt原理 1 簡介 gbdt是乙個基於迭代累加的決策樹演算法，它通過構造一組弱的學習器 樹 並把多顆決策樹的結果累加起來作為最終的 輸出。他的核心就是累加所有樹的結果最為最終結果 但實際上並不是簡單的疊加 gbdt中的樹都是回歸樹，構建每棵樹的時候，我們會對特徵和樣本同時取樣 引用rf思想 ...
xgboost與GBDT區別 優勢
傳統gbdt以cart作為基分類器，xgboost還支援線性分類器，這個時候xgboost相當於帶l1和l2正則化項的邏輯斯蒂回歸 分類問題 或者線性回歸 回歸問題 傳統gbdt在優化時只用到一階導數資訊，xgboost則對代價函式進行了二階泰勒展開，同時用到了一階和二階導數。順便提一下，xgboo...