0. 提升树
首先要明确一点，xgboost 是基于提升树的。
什么是提升树，简单说，就是一个模型表现不好，我继续按照原来模型表现不好的那部分训练第二个模型，依次类推。
来几个形象的比喻就是：
做题的时候，第一个人做一遍得到一个分数，第二个人去做第一个人做错的题目，第三个人去做第二个人做错的题目，以此类推，不停的去拟合从而可以使整张试卷分数可以得到100分（极端情况）。
把这个比喻替换到模型来说，就是真实值为100，第一个模型预测为90，差10分，第二个模型以10为目标值去训练并预测，预测值为7，差三分，第三个模型以3为目标值去训练并预测，以此类推。
1. xgboost原理解读
1.0 学习路径
我们xgboost的学习路径可以按照下面四个步骤来：
（1）构造原始目标函数问题：
xgboost目标函数包含损失函数和基于树的复杂度的正则项；
（2）泰勒展开问题：
原始目标函数直接优化比较难，如何使用泰勒二阶展开进行近似；
（3）树参数化问题：
假设弱学习器为树模型，如何将树参数化，并入到目标函数中；这一步的核心就是要明白我们模型优化的核心就是优化参数，没有参数怎么训练样本，怎么对新样本进行预测呢？
（4）如何优化化简之后的目标函数问题：
优化泰勒展开并模型参数化之后的的目标函数，主要包含两个部分：
- 如何求得叶子节点权重
- 如何进行树模型特征分割
1.1 目标函数
1.1.0 原始目标函数
目标函数，可以分为两个部分，一部分是损失函数，一部分是正则（用于控制模型的复杂度）。
xgboost属于一种前向迭代的模型，会训练多棵树。
对于第t颗树，第i个样本的，模型的预测值是这样的：
