achines学习中的GBDT与XGBoost有什么不同？请用不少于100字但不限于以下4点进行回答：1. 启发式搜索策略；2. 损失函数；3. 正则化项；4. 模型设计特点。以markdown形式输出。
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### GBDT与XGBoost的不同

1. **启发式搜索策略**
   - GBDT采用的是贪心算法，在每次迭代时只选择局部最优分割点，搜索效率低下且容易造成最终结果非全局最优。
   - XGBoost在传统GBDT的基础上增加了对二阶导数的支持（即Hessian矩阵），采用更精确的二阶泰勒展开近似损失函数，算法更为稳定，同时通过列抽样和直方图算法提高了搜索效率。

2. **损失函数**
   - GBDT可以使用多种损失函数进行优化，如均方误差、对数损失等，但不具备对函数微分的优化设计。
   - XGBoost内置支持对损失函数的二阶微分，这意味着它不仅知道数据点到最优解的距离，而且知道方向，从而使优化过程更加高效和准确。

3. **正则化项**
   - GBDT模型本身不具备正则化机制，容易在复杂模型或大量样本下出现过拟合现象。
   - XGBoost显式地添加了正则化项，包括树的叶节点数量和树权重的L2正则化，从而减少了模型过拟合的风险，提高模型的泛化能力。

4. **模型设计特点**
   - GBDT基于 CART 回归树构建，每棵树都是独立训练以最小化上一步损失，具有很高的解释性但计算复杂度较高。
   - 相比之下，XGBoost提供了并行计算的能力，支持自定义优化器和评价标准，同时具备稀疏感知能力，可以自动跳过缺失值部分的计算过程，大大提高了模型的效率。
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以上是 GBDT 与 XGBoost 在启发式搜索策略、损失函数定义、正则化处理及模型设计上的主要差异概述，这些差异使得 XGBoost 在处理复杂和大规模数据集时展现出显著的优势。
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