GBDT和XGBoost的区别？

一、GBDT

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种集成学习算法，属于Boosting家族的一员。它通过迭代地训练多个决策树，每个决策树都尝试纠正上一个树的错误，从而提高整体模型的预测性能。GBDT在回归和分类问题中都有广泛的应用，被认为是一种强大的机器学习算法。

GBDT的主要特点和步骤如下：

1. 基础模型： GBDT通常使用决策树作为基础模型（弱学习器）。初始时，训练一个包含单一叶节点的树，该叶节点的值为所有样本的平均值（对于回归问题）或概率（对于分类问题）。

2. 迭代训练： GBDT通过迭代的方式训练多个决策树。在每一轮迭代中，根据上一轮的预测结果和实际标签之间的残差，训练一个新的决策树来纠正上一轮的误差。然后将新树的预测结果加到之前的预测中，从而逐步改善模型预测。</