回归树：
表达式为T（x）=wq（x），意思为：一个样本x，落到树的哪个叶子结点由q（x）得出，具体叶子结点对应的值由w函数得出
如何构建函数：
运用加法模型构建，由T个基学习器构成，也可表示为前T-1个树的结果再加上第T个树的结果
前向分步算法：一种贪心算法，每次只优化当前树至最优结果
下面写目标函数：
即为N个样本的损失函数总和加上正则项，其中正则项是t个模型复杂度的总和，目标是让这个函数最小
正则项如何展开：
T是所有叶子结点的个数，w是叶子结点值平方和
如果某棵回归树值的占比较大，则容易过拟合。
再讲下第一部分的处理
一般可以用梯度下降来处理第一部分，但树模型是阶跃的（x<0一个值大于0一个值），不能这么搞
思路：把每一个样本的损失和变换为每个叶子结点的损失和
比如L结点1=L3+L5=（y3-w1）2+（y5-w1）2
求解得w=y3+y5时能取最小值
因此可以把公式变形为：
用二阶泰勒展开可得最终需要优化的表达式如上图，由此对每个变量w求最优解
有二次方程公式推出：
那么就可以得到思路：每次拿到一个数据集，就可以把它的一阶梯度和二阶梯度gh，再得到每个叶子结点的GH，再由上面公式把叶子结点的值都计算出来
那么接下来就是如何确定树的结构能让obj最小
法1:暴力穷举
法2:精确贪心：每次只关注一个节点如何做分裂，计算分裂后增益最大的划分
停止生长：增益均<=0，叶子结点包含样本数小于等于1，层级，叶子结点个数
算法实现：
I：样本集合 d：特征维度 gain：增益
k：遍历树
（注意可以并行计算，所以不会太慢，但是每次要根据不同的特征进行样本的排序，花时间）
优化：1.减少特征数（列采样）-按树/层随机选特征
2.每个特征下能不能减少特征值：分桶，每个桶样本数基本一致。改进方法是根据损失函数找加权分位点
即有hi个这个元素的样本 ，再按分桶方法去均匀分
策略上分为全局策略和局部策略，全局指一开始订好了3.5.7来分桶，则之后所有结点都按这三个值分，这很容易导致划到一定程度就化不下去了
而局部策略则是每个特征划分的特征值都不一样
接下来讲xgboost的缺失值处理：
有些特征不知道，但是样本id、gi、hi这些都能知道。处理方法是将缺失样本全部放到某一支，比较gain，放到最大的那支里
学习率：
加个学习率让它不要学得太精确，防止过拟合
系统设计
1.核外块运算：
主要有两点，一是把没有一次性读完的数据放在磁盘上，二是单独开个线程，在运算的同时把磁盘的搬到核上，保持运算连贯性
2.分块并行：
解决的问题：
每次树结点分裂都要重新排序
算gain能否并行处理
解决方法：在基学习器学习前就排序，将排序结果保存在block中，按列进行存储。同时保存其索引，通过特征值就可以得到样本值是谁。进而得到gi，hi，得到gain，并把最大的gain筛选出来
分块计算然后让调度中心判断哪块最大
对缓存命中率低这点的优化：
给每个特征值加一个buffer记录记录g和h值