【数据挖掘】XGBoost面试题：与GBDT的区别？为什么使用泰勒二阶展开？为什么可以并行训练？为什么快？防止过拟合的方法？如何处理缺失值？
1、简单介绍XGB 是一种基于boosting增强策略的加法模型，训练的时候采用前向分布算法进行贪婪的学习，每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前 t-1 棵树的预测结果与训练样本真实值的残差。XGB对GBDT进行了一系列优化，比如损失函数进行了二阶泰勒展开、目标函数加入正则项、支持并行和默认缺失值处理等，在可扩展性和训练速度上有了巨大的提...
【数据挖掘】 GBDT面试题：其中基分类器CART回归树，节点的分裂标准是什么？与RF的区别？与XGB的区别？
1、简单介绍GBDT GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）梯度提升决策树，理解为梯度提升+决策树。利用最速下降的近似方法，利用损失函数的负梯度拟合基学习器。利用损失函数的负梯度，替代提升树算法中的残差，去拟合一个回归树。回归和分类基学习器都是CART回归树...
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