(1)傳統GBDT以CART作為基分類器，xgboost還支持線性分類器，這個時候xgboost相當于帶L1和L2正則化項的邏輯斯蒂回歸（分類問題）或者線性回歸（回歸問題）
(2)傳統GBDT在優化時只用到一階導數信息，xgboost則對代價函數進行了二階泰勒展開，同時用到了一階和二階導數。順便提一下，xgboost工具支持自定義代價函數，只要函數可一階和二階求導。
(3)xgboost在代價函數里加入了正則項，用于控制模型的復雜度。正則項里包含了樹的葉子節點個數、每個葉子節點上輸出的score的L2模的平方和。從Bias-variance trade-off角度來講，正則項降低了模型的variance，使學習出來的模型更加簡單，防止過擬合，這也是xgboost優于傳統GBDT的一個特性。
(4)Shrinkage（縮減），相當于學習速率（xgboost中的eta）。xgboost在進行完一次迭代后，會將葉子節點的權重乘上該系數，主要是為了削弱每棵樹的影響，讓后面有更大的學習空間。實際應用中，一般把eta設置得小一點，然后迭代次數設置得大一點。（補充：傳統GBDT的實現也有學習速率）
(5)列抽樣（column subsampling）。xgboost借鑒了隨機森林的做法，支持列抽樣，不僅能降低過擬合，還能減少計算，這也是xgboost異于傳統gbdt的一個特性。
(6)對缺失值的處理。對于特征的值有缺失的樣本，xgboost可以自動學習出它的分裂方向。
(7)xgboost工具支持并行。boosting不是一種串行的結構嗎?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進行下一次迭代的（第t次迭代的代價函數里包含了前面t-1次迭代的預測值）。xgboost的并行是在特征粒度上的。我們知道，決策樹的學習最耗時的一個步驟就是對特征的值進行排序（因為要確定最佳分割點），xgboost在訓練之前，預先對數據進行了排序，然后保存為block結構，后面的迭代中重復地使用這個結構，大大減小計算量。這個block結構也使得并行成為了可能，在進行節點的分裂時，需要計算每個特征的增益，最終選增益最大的那個特征去做分裂，那么各個特征的增益計算就可以開多線程進行。
(8)可并行的近似直方圖算法。樹節點在進行分裂時，我們需要計算每個特征的每個分割點對應的增益，即用貪心法枚舉所有可能的分割點。當數據無法一次載入內存或者在分布式情況下，貪心算法效率就會變得很低，所以xgboost還提出了一種可并行的近似直方圖算法，用于高效地生成候選的分割點。
參考資源：https://www.zhihu.com/question/41354392/answer/98658997
