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1. xgboost相比传统gbdt有何不同？
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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）。
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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。
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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，正则项降低了模型的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。
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Shrinkage（缩减），相当于学习速率（xgboost中的eta）。xgboost在进行完一次迭代后，会将叶子节点的权重乘上该系数，主要是为了削弱每棵树的影响，让后面有更大的学习空间。实际应用中，一般把eta设置得小一点，然后迭代次数设置得大一点。（补充：传统GBDT的实现也有学习速率）
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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。
2. xgboost为什么快？
- 列抽样（column subsampling）。xgboost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算，这也是xgboost异于传统gbdt的一个特性。借鉴了Random Forest的思想，sklearn里的gbm好像也有类似实现。
3. xgboost如何支持并行？
- 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。
4. 随机森林是怎样改变决策树容易过拟合的问题的？
1）Boostrap从袋内有放回的抽取样本值
2）每次随机抽取一定数量的特征（通常为sqr(n)）。
分类问题：采用Bagging投票的方式选择类别频次最高的
回归问题：直接取每颗树结果的平均值。
5. RF与GBDT之间的区别与联系？
1）相同点：都是由多棵树组成，最终的结果都是由多棵树一起决定。
2）不同点：
组成随机森林的树可以分类树也可以是回归树，而GBDT只由回归树组成
组成随机森林的树可以并行生成，而GBDT是串行生成
随机森林的结果是多数表决表决的，而GBDT则是多棵树累加之和
随机森林对异常值不敏感，而GBDT对异常值比较敏感
随机森林是减少模型的方差，而GBDT是减少模型的偏差
随机森林不需要进行特征归一化，而GBDT则需要进行特征归一化
6. XGBoost怎么给特征评分？
在训练的过程中，通过Gini指数选择分离点的特征，一个特征被选中的次数越多，那么该特征评分越高。
7. 怎么理解决策树、xgboost能处理缺失值？而有的模型(svm)对缺失值比较敏感？
8. 为什么XGBoost要用泰勒展开，优势在哪里？
XGBoost使用了一阶和二阶偏导, 二阶导数有利于梯度下降的更快更准. 使用泰勒展开取得二阶倒数形式, 可以在不选定损失函数具体形式的情况下用于算法优化分析.本质上也就把损失函数的选取和模型算法优化/参数选择分开了. 这种去耦合增加了XGBoost的适用性。
9. XGBoost如何寻找最优特征？是又放回还是无放回的呢？
XGBoost在训练的过程中给出各个特征的评分，从而表明每个特征对模型训练的重要性.。XGBoost利用梯度优化模型算法, 样本是不放回的(想象一个样本连续重复抽出,梯度来回踏步会不会高兴)。但XGBoost支持子采样, 也就是每轮计算可以不使用全部样本。
10. 请问GBDT和XGBoost的区别是什么？
@Xijun LI：XGBoost类似于GBDT的优化版，不论是精度还是效率上都有了提升。与GBDT相比，具体的优点有：
1.损失函数是用泰勒展式二项逼近，而不是像GBDT里的就是一阶导数；
2.对树的结构进行了正则化约束，防止模型过度复杂，降低了过拟合的可能性；
3.节点分裂的方式不同，GBDT是用的基尼系数，XGBoost是经过优化推导后的。