本文重点解析XGBoost算法框架的原理，希望通过本文能够洞悉XGBoost核心算法的来龙去脉。对于XGBoost算法，最先想到的是Boosting算法。Boosting提升算法是一种有效且被广泛使用的模型训练算法，XGBoost也是基于Boosting来实现。Boosting算法思想是对弱分类器基础上不断改进提升，并将这些分类器集成在一起，形成一个强分类器。简而言之，XGBoost算法可以说是一种集成式提升算法，是将许多基础模型集成在一起，形成一个很强的模型。这里的基础模型可以是分类与回归决策树CART（Classification and Regression Trees），也可以是线性模型。如果基础模型是CART树（如图1所示），比如第1颗决策树tree1预测左下角男孩的值为+2，对于第1颗决策树遗留下来的剩余部分，使用第2颗决策树预测值为+0.9，则对男孩的总预测值为2+0.9=2.9。