今天爱分享给大家带来XGBoost和GBDT的区别有哪些【面试题详解】，希望能够帮助到大家。
1、算法层面：
（1）损失函数的二阶泰勒展开；
（2）树的正则化概念的引入，对叶节点数量和叶子节点输出进行了约束，方式是将二者形成的约束项加入损失函数中；
（3）二阶泰勒展开与树正则化推出了新的叶子节点输出的计算公式而不是原始gbdt那样的简单平均；
（4）
a、对于基础学习器的改进，
分裂的时候自动根据是否产生正增益指导是否进行分裂，因为引入了正则项的概念，分裂的时候这个预剪枝更加严苛；
b、对于缺失值的处理，xgboost根据左右子节点的增益大小将缺失值分到增益大的节点中，而sklearn中的gbdt是无法处理缺失值的，因为sklearn中的gbdt是以sklearn中的cart为基学习器的，而sklearn中的cart也并没有实现对缺失值的处理功能。
（5）学习率，Shrinkage，对每一颗树都乘以小于1的学习率，来削弱每一颗树的影响，这样的结果就是会引入更多的树来处理使得基学习器得数量变多，从而降低过拟合，不过其实sklearn中的gbdt也实现了。。。不知道为什么这么多人把这一点也列为不同；
（6）引入了随机森林使用的列采样功能，便于降低过拟合；
（7）引入了许多近似直方图之类的优化算法来进一步提高树的训练速度与抗过拟合的能力，这个比较复杂，因为实现了很多种算法，后面单独写一篇来总结；
2、工程层面
（1）对每个特征进行分块（block）并排序（pre_sort），将排序后的结构保存在内存中，这样后续分裂的时候就不需要重复对特征进行排序然后计算最佳分裂点了，并且能够进行并行化计算.这个结构加速了split finding的过程，只需要在建树前排序一次，后面节点分裂时直接根据索引得到梯度信息。
（2）其它更复杂的工程优化处理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75217528