XGboost与决策树的关系

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种基于决策树的集成学习算法，它通过集成多个决策树来提高模型的准确性和泛化能力。

具体来说，XGBoost采用了一种类似于梯度下降的方法，通过迭代的方式训练多个决策树，每次训练都会根据上一轮训练的结果来调整决策树的参数，使得模型在训练集上的表现越来越好。

与传统的决策树算法不同的是，XGBoost还引入了正则化项，避免过拟合，提高了模型的泛化能力。

总之，XGBoost是一种基于决策树的集成学习算法，它在决策树的基础上引入了一些优化策略，提高了模型的准确性和泛化能力。