1、回顾
这几天推送了机器学习的降维算法，总结了特征值分解法，奇异值分解法，通过这两种方法做主成分分析（PCA）。大家有想了解的，可以参考：
数据预处理：PCA原理推导
数据降维处理：PCA之特征值分解法例子解析
数据降维处理：PCA之奇异值分解（SVD）介绍
数据降维：特征值分解和奇异值分解的实战分析
至此，已经总结了机器学习部分常用的回归，分类，聚类算法，接下来，介绍一种非常经典的，在工业界应用广泛的集成算法：XGBoost。
2、从随机森林说到XGBoost
随机森林是在决策树的基础上，放入许多棵决策树，并行的，独立的构造出每棵决策树，树与树之间没有关系，通过这种方式达到优化提升的目的。
随机森林算法，再加入第 k 棵树时，没有考虑前面的 k - 1 棵，只是随机的往森林里加一棵。与之相对的是，每次往森林里扔第 k 棵树的时候，要考虑前面的 k-1 棵树，并且加入这 k 棵树后，预测的效果必须要好才行，不好的话，就不能放入这 k 棵树，关于如何选择第 k 棵树以达到优化提升的过程，就是 XGBoost 的精华所在。
3、XGBoost选择第 k 棵树的思想
XGBoost算法解决的核心问题：如何选择第 k 棵树，而不是像随机森林那样随便往里面扔树。
下面举个例子先说明下问题的背景，要预测某个群体玩电脑游戏的可能性大小，在此我们要构建了 tree1，根据 age 和 male 这两个特征，得到了tree1，每个叶子节点不是简单的给出玩还是不玩电脑游戏，而是给出它的得分值（概率值相关），这是比较有意义的，之前，说到过，高斯混合模型（GMM）在做聚类任务时，最后也是给出每个样本属于每个分类的得分值，这就比KNN算法简单的给出每个样本属于某个簇，而不能给出属于每个簇的概率值，有时候要有意义的多。
根据 tree1，可以判断小男孩这个样本，玩电脑游戏的得分值为 +2，而小女孩呢得分值为 +0.1 ，爷爷奶奶们得分为 -1 。而根据实际的样本值得出小男孩玩游戏的得分值为+3，爷爷玩游戏的得分值为 +0.1 ，奶奶玩游戏的得分值为 -3 。
现在又来了 tree2，也就是说树的结构已经知道了，可以看出小男孩和爷爷的得分值都为 +0.9 。
所以，根据这两颗树，我们得出，小男孩玩电脑游戏的得分值为 +2.9，爷爷玩电脑游戏的得分值为 -0.1 。
问题来了，那么根据 tree2这个树的决策结构，我们是否该选择 tree2 呢？ 我们可以这样构思这个问题，tree1和tree2 我们可以综合起来看成一颗决策树来考虑，这样可以借用决策树的一些思想，比如加入 tree2 后，综合考虑得出的信息增益是否大于我们不加入tree2时的好，如果没有满足，那么还是不要这颗 tree2，如果能大于阈值，就可以说它提升了模型的预测精度，要！
可以看到加入tree2后，小男孩的最终得分值更接近 +3了，而爷爷的得分也更接近了目标值。所以tree2 要加入进来。
以上就是XGBoost在做优化时主要思想。
