gbdt和xgboost區別如下：
1、傳統GBDT以CART作為基分類器，xgboost還支持線性分類器，這個時候xgboost相當於帶L1和L2正則化項的邏輯斯蒂迴歸（分類問題）或者線性迴歸（迴歸問題）。
2、傳統GBDT在優化時只用到一階導數信息，xgboost則對代價函數進行了二階泰勒展開，同時用到了一階和二階導數。順便提一下，xgboost工具支持自定義代價函數，只要函數可一階和二階求導。
3、xgboost在代價函數里加入了正則項，用於控制模型的複雜度。正則項裏包含了樹的葉子節點個數、每個葉子節點上輸出的score的L2模的平方和。從Bias variance tradeoff角度來講，正則項降低了模型的variance，使學習出來的模型更加簡單，防止過擬合，這也是xgboost優於傳統GBDT的一個特性。（關於這個點，接下來詳細解釋）
4、Shrinkage（縮減），相當於學習速率（xgboost中的eta）。xgboost在進行完一次迭代後，會將葉子節點的權重乘上該係數，主要是為了削弱每棵樹的影響，讓後面有更大的學習空間。實際應用中，一般把eta設置得小一點，然後迭代次數設置得大一點。（補充：傳統GBDT的實現也有學習速率）
5、列抽樣（column subsampling）即特徵抽樣。xgboost借鑑了隨機森林的做法，支持列抽樣，不僅能降低過擬合，還能減少計算，這也是xgboost異於傳統gbdt的一個特性。
6、對缺失值的處理。對於特徵的值有缺失的樣本，xgboost可以自動學習出它的分裂方向。
7、xgboost工具支持並行。boosting不是一種串行的結構嗎？怎麼並行的？注意xgboost的並行不是tree粒度的並行，xgboost也是一次迭代完才能進行下一次迭代的（第t次迭代的代價函數裏包含了前面t1次迭代的預測值）。xgboost的並行是在特徵粒度上的。
決策樹的學習最耗時的一個步驟就是對特徵的值進行排序（因為要確定最佳分割點），xgboost在訓練之前，預先對數據進行了排序，然後保存為block結構，後面的迭代中重複地使用這個結構，大大減小計算量。這個block結構也使得並行成為了可能，在進行節點的分裂時，需要計算每個特徵的增益，最終選增益最大的那個特徵去做分裂，那麼各個特徵的增益計算就可以開多線程進行。
可並行的近似直方圖算法。樹節點在進行分裂時，需要計算每個特徵的每個分割點對應的增益，即用貪心法枚舉所有可能的分割點。當數據無法一次載入內存或者在分佈式情況下，貪心算法效率就會變得很低，所以xgboost還提出了一種可並行的近似直方圖算法，用於高效地生成候選的分割點。
