XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是GBDT方法的一种高效、灵活、便携的工程化实现。

注意，XGBoost不是一种算法的名称，而是同属于GBDT框架下，一种Boosting的思想。另外，随着代码版本的迭代，很多新特性也被借鉴进来，比如LightGBM中的直方图方法，在2017年就被加入到了XGBoost中。

相比传统的GBDT实现，XGBoost（以版本1.4.2为例）区别有以下几点：

1、XGBoost损失函数使用二阶泰勒展开作为近似。

2、支持自定义损失函数，需要函数一阶和二阶可导。

3、加入了更多的正则项，比如除了叶子节点权重的 L2 范式，还有树的叶子节点个数。

4、缺失值处理。

5、列抽样。

6、更多的树方法（Tree Method），传统的GBDT在选择树的分割点时，通常是遍历每个特征的每种取值，XGBoost支持更多的树方法，除了传统GBDT的精确（exact）方法，还增加了近似（approx）和直方图（hist）方法。

下面详细说说这些区别。

缺失值处理

在scikit-learn 0.24.2本身实现的GBDT，如果特征存在缺失值，模型训练时会报错。

列抽样