1.分类树与决策树的区别？
分类树使用信息增益或增益比率来划分节点；每个节点样本的类别情况投票决定测试样本的类别。
回归树使用平方误差最小化(最大均方差)划分节点；每个节点样本的均值作为测试样本的回归预测值。
三种比较常见的分类决策树分支划分方式包括：ID3, C4.5, CART；ID3采用的是信息增益，C4.5使用的是信息增益比，则CART分类树使用的是基尼系数；
2.避免决策树过拟合的方法？
(1)、通过阈值控制终止条件，避免树形结构分支过细。
(2)、通过对已经形成的决策树进行剪枝来避免过拟合。(代价复杂度剪枝,依次减去树枝得到T0~TN的子树序列，然后用独特验证集计算每棵树的均差或者基尼，选择结果最优的子树作为最终树)(预剪枝通过控制树的深度，最小节点样本个数等，后剪枝包含代价复杂性剪枝、最小误差剪枝、悲观误差剪枝等)
(3)、基于Bootstrap的思想建立随机森林
2.随机森林怎么应用在分类和回归问题上？
取决于随机森林的每颗cart树是分类树还是回归树，如果cart树是分类数，那么采用的计算原则就是gini指数。随机森林基于每棵树的分类结果，采用多数表决的手段进行分类；如果是回归树，则cart树是回归树，采用的原则是最小均方差。即对于任意划分特征A，对应的任意划分点s两边划分成的数据集D1和D2，求出使D1和D2各自集合的均方差最小，同时D1和D2的均方差之和最小所对应的特征和特征值划分点。
3.现在kaggle,facebook等上面一些竞赛很多时候能取到不俗成绩的是gbdt，而非rf,你是怎么看的？
RF也是多棵树，但从效果上有实践证明不如GBDT。且GBDT前面的树，特征分裂主要体现对多数样本有区分度的特征；后面的树，主要体现的是经过前N颗树，残差仍然较大的少数样本。优先选用在整体上有区分度的特征，再选用针对少数样本有区分度的特征，思路更加合理，这应该也是用GBDT的原因。
4.RF、GBDT和XGBoost认知
RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（Ensemble_Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法；前者的代表就是Boosting，后者的代表是Bagging和“随机森林”（RandomForest）
(1).随机森林
提到随机森林，就不得不提Bagging，Bagging可以简单的理解为：放回抽样，多数表决（分类）或简单平均（回归）,同时Bagging的基学习器之间属于并列生成，不存在强依赖关系。
原理：
Random Forest（随机森林）是Bagging的扩展变体，它在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择，因此可以概括RF包括四个部分：1、随机选择样本（放回抽样）；2、随机选择特征；3、构建决策树；4、随机森林投票（平均）
优缺点：
随机森林的优点较多，简单总结：1、在数据集上表现良好，相对于其他算法有较大的优势（训练速度、预测准确度）；2、能够处理很高维的数据，并且不用特征选择，而且在训练完后，给出特征的重要性；3、容易做成并行化方法。 RF的缺点：在噪声较大的分类或者回归问题上会过拟合
(2). GBDT
每个新分类器都根据已训练的分类器的性能来进行训练，Boosting是通过关注被已有分类器错分的那些数据来获得新的分类器。由于Boosting分类的结果是基于所有分类器的加权求和结果的，因此Boosting与Bagging不太一样，Bagging中的分类器权值是一样的，而Boosting中的分类器权重并不相等，每个权重代表对应的分类器在上一轮迭代中的成功度。
原理：
GBDT与传统的Boosting区别较大，它的每一次计算都是为了减少上一次的残差，而为了消除残差，我们可以在残差减小的梯度方向上建立模型,所以说，在GradientBoost中，每个新的模型的建立是为了使得之前的模型的残差往梯度下降的方法，与传统的Boosting中关注正确错误的样本加权有着很大的区别。
在GradientBoosting算法中，关键就是利用损失函数的负梯度方向在当前模型的值作为残差的近似值，进而拟合一棵CART回归树。GBDT的会累加所有树的结果，而这种累加是无法通过分类完成的，因此GBDT的树都是CART回归树，而不是分类树（尽管GBDT调整后也可以用于分类但不代表GBDT的树为分类树）
优缺点：
GBDT的性能在RF的基础上又有一步提升，因此其优点也很明显，1、它能灵活的处理各种类型的数据；2、在相对较少的调参时间下，预测的准确度较高。 当然由于它是Boosting，因此基学习器之前存在串行关系，难以并行训练数据。
(3). XGBoost
原理：
XGBoost的性能在GBDT上又有一步提升，而其性能也能通过各种比赛管窥一二。坊间对XGBoost最大的认知在于其能够自动地运用CPU的多线程进行并行计算，同时在算法精度上也进行了精度的提高.
由于GBDT在合理的参数设置下，往往要生成一定数量的树才能达到令人满意的准确率，在数据集较复杂时，模型可能需要几千次迭代运算。但是XGBoost利用并行的CPU更好的解决了这个问题。
GBDT和XGBoost的区别：
1.传统的GBDT以CART树作为基学习器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于L1和L2正则化的逻辑斯蒂回归（分类）或者线性回归（回归）；
2.传统的GBDT在优化的时候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，得到一阶和二阶导数；
3.XGBoost在代价函数中加入了正则项，用于控制模型的复杂度。从权衡方差偏差来看，它降低了模型的方差，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；
4.shrinkage（缩减），相当于学习速率（XGBoost中的eta）。XGBoost在进行完一次迭代时，会将叶子节点的权值乘上该系数，主要是为了削弱每棵树的影响，让后面有更大的学习空间。（GBDT也有学习速率）；
5.列抽样。XGBoost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅防止过拟合，还能减少计算；
6.对缺失值的处理。对于特征的值有缺失的样本，XGBoost还可以自动学习出它的分裂方向；
7.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。
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