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XGBoost算法在某种程度上可以说是GBDT算法的改良版，两者在本质上都是利用了Boosting算法中拟合残差的思想。
作为对GBDT算法的高效实现，XGBoost算法在以下两方面进行了优化。
算法本身的优化
XGBoost算法的损失函数，除了本身的损失，还加上了正则化部分，可以防止过拟合，泛化能力更强。XGBoost算法的损失函数是对误差部分做二阶泰勒展开，相较于GBDT算法的损失函数只对误差部分做负梯度（一阶泰勒）展开，更加准确。
算法运行效率的优化
对每个弱学习器，如决策树建立的过程做并行选择，找到合适的子节点分裂特征和特征值，从而提升运行效率。
XGBoost算法的简单代码实现
XGBoost算法既能做分类分析，又能做回归分析，对应的模型分别为XGBoost分类模型（XGBClassifier）和XGBoost回归模型（XGBRegressor）。
通过如下代码可以引入XGBoost分类模型。
from xgboost import XGBClassifier
在Jupyter Notebook中引入该模型后，可以通过如下代码获取官方说明文档内容。
XGBClassifier?
XGBoost分类模型的简单演示代码如下。
from xgboost import XGBClassifier
import numpy as np
X = np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10]])
y = [0,0,0,1,1]
model = XGBClassifier()
model.fit(X,y)
print(model.predict([[5,5]]))
第3行代码中的X是特征变量，共有2个特征，因为XGBoost分类模型的特征变量只支持array数组类型或DataFrame二维表格类型的数据，所以这里使用NumPy库的array()函数将list列表类型的数据转换为array数组类型的数据；第4行代码中的y是目标变量，共有2个类别——0和1；第5行代码引入模型；第6行代码用fit()函数训练模型；第7行代码用predict()函数进行预测，预测结果如下。
[0]
通过如下代码可以引入XGBoost回归模型。
from xgboost import XGBRegressor
在Jupyter Notebook中引入该模型后，可以通过如下代码获取官方说明文档内容。
XGBRegressor?
XGBoost回归模型的简单演示代码如下。
from xgboost import XGBRegressor
X = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10]]
y=[1,2,3,4,5]
model = XGBRegressor()
model.fit(X,y)
print(model.predict([[5,5]]))
第2行代码中的X是特征变量，共有2个特征；第3行代码中的y是目标变量，为连续变量；第4行代码引入模型；第5行代码用fit()函数训练模型；第6行代码用predict()函数进行预测，预测结果如下。
[2.9981294]
