xgboost算法改进

xgboost算法的改进主要包括以下几个方面：

1. 基于近似贪心算法的分裂节点方式，加速了树的构建过程；
2. 对于缺失值的处理，采用了一种特殊的方式，使得缺失值也能够参与到分裂节点的选择中；
3. 引入了正则化项，防止过拟合；
4. 支持并行计算，提高了训练速度。

此外，还有一些其他的改进，比如LightGBM算法就是在xgboost算法的基础上进行了改进，提出了基于直方图的决策树算法，进一步提高了训练速度和准确率。