一、xgboost是否需要对数据进行归一化

首先，归一化是对连续特征来说的。所以连续特征的归一化，起到的主要作用是进行数值缩放。数值缩放的目的是解决梯度下降时，等高线是椭圆导致迭代次数增多的问题。而xgboost等树模型是不能进行梯度下降的，因为树模型是阶越的，不可导。树模型是通过寻找特征的最优分裂点来完成优化的。由于归一化不会改变分裂点的位置，因此xgboost不需要进行归一化。

二、xgboost是否需要进行onehot

xgboost支持离散类别特征进行onehot编码，因为xgboost只支持数值型的特征。但是不提倡对离散值特别多的特征通过one-hot的方式进行处理。因为one-hot进行特征打散的影响，其实是会增加树的深度。针对取值特别多的离散特征，我们可以通过embedding的方式映射成低纬向量，这是一种我个人认为比较好的解决方法。