1.逻辑回归 2.随机森林 3.Adaboost 4.GBDT 5.XgBoost
adaboost和随机森林的区别： 1，二者都是自助法选取样本。 2，二者都是要训练很多棵决策树。 3，adaboost后面树的训练，其在变量抽样选取的时候，对于上一棵树分错的样本，抽中的概率会加大。 4，随机森林在训练每一棵树的时候，随机挑选了部分变量作为拆分变量，而不是所有的变量都去作为拆分变量。 5，在预测新数据时，adaboost中所有的树加权投票来决定因变量的预测值，每棵树的权重和错误率有关；随机森林按照所有树中少数服从多数树的分类值来决定因变量的预测值。
GBDT和随机森林的相同点： 1、都是由多棵树组成 2、最终的结果都是由多棵树一起决定
GBDT和随机森林的不同点： 1、组成随机森林的树可以是分类树，也可以是回归树；而GBDT只由回归树组成 2、组成随机森林的树可以并行生成；而GBDT只能是串行生成 3、对于最终的输出结果而言，随机森林采用多数投票等；而GBDT则是将所有结果累加起来，或者加权累加起来 4、随机森林对异常值不敏感，GBDT对异常值非常敏感 5、随机森林对训练集一视同仁，GBDT是基于权值的弱分类器的集成 6、随机森林是通过减少模型方差提高性能，GBDT是通过减少模型偏差提高性能
Xgboost与是GBDT算法的高效实现
xgboost中的基学习器除了可以是CART（gbtree）也可以是线性分类器（gblinear）。. xgboost在目标函数中显示的加上了正则化项，基学习为CART时，正则化项与树的叶子节点的数量T和叶子节点的值有关。GB中使用Loss Function对f(x)的一阶导数计算出伪残差用于学习生成fm(x)，xgboost不仅使用到了一阶导数，还使用二阶导数。上面提到CART回归树中寻找最佳分割点的衡量标准是最小化均方差，xgboost寻找分割点的标准是最大化，lamda，gama与正则化项相关。xgb比gbdt好的地方： 二阶泰勒展开；节点分数惩罚 ；增益计算不同，gbdt是gini，xgb是优化推导公式。模型更加简单，防止过拟合列抽样（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。缺失值处理：XGBoost考虑了训练数据为稀疏值的情况，可以为缺失值或者指定的值指定分支的默认方向，这能大大提升算法的效率，paper提到50倍。即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。树的剪枝 （1）前剪枝( Pre-Pruning) 通过提前停止树的构造来对决策树进行剪枝，一旦停止该节点下树的继续构造，该节点就成了叶节点。一般树的前剪枝原则有： a.节点达到完全纯度 b.树的深度达到用户所要的深度 c.节点中样本个数少于用户指定个数 d.不纯度指标下降的最大幅度小于用户指定的幅度 （2）后剪枝( Post-Pruning) 首先构造完整的决策树，允许决策树过度拟合训练数据，然后对那些置信度不够的结点的子树用叶结点来替代。CART 采用Cost-Complexity Pruning（代价-复杂度剪枝法），代价(cost) ：主要指样本错分率；复杂度(complexity) ：主要指树t的叶节点数， https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7532830.html 优化函数
