思考一：
xgboost/gbdt在调参时树的深度很少（如6）就能达到很高的精度，但是用DecisionTree/RandomForest的时候需要把树的深度调到15或更高。
随机森林(random forest)和GBDT都是属于集成学习（ensemble learning)的范畴。集成学习下有两个重要的策略Bagging和Boosting。
Bagging算法是这样做的：每个分类器都随机从原样本中做有放回的采样，然后分别在这些采样后的样本上训练分类器，然后再把这些分类器组合起来。简单的多数投票一般就可以。其代表算法是随机森林。Boosting的意思是这样，他通过迭代地训练一系列的分类器，每个分类器采用的样本分布都和上一轮的学习结果有关。其代表算法是AdaBoost, GBDT。
其实就机器学习算法来说，其泛化误差可以分解为两部分，偏差（bias)和方差(variance)。这个可由下图的式子导出（这里用到了概率论公式D(X)=E(X2)-[E(X)]2）。偏差指的是算法的期望预测与真实预测之间的偏差程度，反应了模型本身的拟合能力；方差度量了同等大小的训练集的变动导致学习性能的变化，刻画了数据扰动所导致的影响。
对于Bagging算法来说，由于我们会并行地训练很多不同的分类器的目的就是降低这个方差(variance) ,因为采用了相互独立的基分类器多了以后，h的值自然就会靠近.所以对于每个基分类器来说，目标就是如何降低这个偏差（bias),所以我们会采用深度很深甚至不剪枝的决策树。
对于Boosting来说，每一步我们都会在上一轮的基础上更加拟合原数据，所以可以保证偏差（bias）,所以对于每个基分类器来说，问题就在于如何选择variance更小的分类器，即更简单的分类器，所以我们选择了深度很浅的决策树。
思考二：
GBDT中为什么能用负梯度去拟合残差？
gbdt树分为两种，
主要参考论文Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine。
（1）残差版本
残差其实就是真实值和预测值之间的差值，在学习的过程中，首先学习一颗回归树，然后将“真实值-预测值”得到残差，再把残差作为一个学习目标，学习下一棵回归树，依次类推，直到残差小于某个接近0的阀值或回归树数目达到某一阀值。其核心思想是每轮通过拟合残差来降低损失函数。
总的来说，第一棵树是正常的，之后所有的树的决策全是由残差来决定。
（2）梯度版本
与残差版本把GBDT说成一个残差迭代树，认为每一棵回归树都在学习前N-1棵树的残差不同，Gradient版本把GBDT说成一个梯度迭代树，使用梯度下降法求解，认为每一棵回归树在学习前N-1棵树的梯度下降值。总的来说两者相同之处在于，都是迭代回归树，都是累加每颗树结果作为最终结果（Multiple Additive Regression Tree)，每棵树都在学习前N-1棵树尚存的不足，从总体流程和输入输出上两者是没有区别的；
两者的不同主要在于每步迭代时，是否使用Gradient作为求解方法。前者不用Gradient而是用残差—-残差是全局最优值，Gradient是局部最优方向*步长，即前者每一步都在试图让结果变成最好，后者则每步试图让结果更好一点。
两者优缺点。看起来前者更科学一点–有绝对最优方向不学，为什么舍近求远去估计一个局部最优方向呢？原因在于灵活性。前者最大问题是，由于它依赖残差，cost function一般固定为反映残差的均方差，因此很难处理纯回归问题之外的问题。而后者求解方法为梯度下降，只要可求导的cost function都可以使用。