1. GBDT 和随机森林的区别？
随机森林采用的是bagging的思想，bagging又称为bootstrap aggreagation，通过在训练样本集中进行有放回的采样得到多个采样集，基于每个采样集训练出一个基学习器，再将基学习器结合。随机森林在对决策树进行bagging的基础上，在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。传统决策树在选择划分属性的时候是在当前节点属性集合中选择最优属性，而随机森林则是对结点先随机选择包含k个属性的子集，再选择最有属性，k作为一个参数控制了随机性的引入程度。
另外，GBDT训练是基于Boosting思想，每一迭代中根据错误更新样本权重，因此是串行生成的序列化方法，而随机森林是bagging的思想，因此是并行化方法。