１. 说明
本篇来读读Xgboost源码。其核心代码基本在src目录下，由C++实现，40几个cc文件，代码11000多行，虽然不算太多，但想把核心代码都读明白，也需要很长时间。 我觉得阅读的目的主要是：了解基本原理，流程，核心代码的位置，修改从哪儿入手，而得以快速入门。因此，需要跟踪代码执行过程，同时查看在某一步骤其内部环境的取值情况。具体方法是：单步调试或在代码中加入一些打印信息，因此选择了安装编译源码的方式。
２. 下载编译
用参数--recursive可以下载它的支持包rabit和cur，否则编不过
$ git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost
$ cd xgboost
$ make -j4
３. 运行
测试程序demo目录中有多分类，二分类，回归等各种示例，这里从二分类入手。
$ cd demo
#运行一个测试程序
$ cd binary_classification
$ ./runexp.sh # 可以通过修改cfg文件，增加迭代次数等，进一步调试
４. 主流程
下面从main()开始，看看程序执行的主要流程，下图是一个示意图，每个黄色框对应一个cc文件，可以将它视作调用关系图，并非完全按照类图绘制，同时省略了一些主流程以外的细节，请各位以领会精神为主。
1) Src/cli_main.cc：（主程序入口）
i. CLIRunTask()：解析参数，提供三个主要功能：训练，打印模型，预测.
ii. CLITrain()：训练部分，装载数据后，主要调用学习器Learner实际功能（配置cofigure，迭代，评估，存储……），其中的for循环包含迭代调用计算和评估。
2) Src/learner.cc：（学习器）
定义三个核心句柄gbm_(子模型tree/linear)，obj_(损失函数)，metrics_(评价函数)
i. UpdateOneIter()：此函数会在每次迭代时被调用，主要包含四个步骤：调整参数（LazyInitDMatrix()），用当前模型预测（PredictRaw()，gbm_-> PredictBatch()），求当前预测结果和实际值的差异的方向（obj_->GetGradient()），根据差异修改模型（gbm_->DoBoost()），后面逐一细化。
ii. EvalOneIter() 支持对多个评价数据集分别评价，对每个数据集，先进行预测（PredictRaw()），评价（obj_->EvalTransform()），再调metrics_中的各个评价器，输出结果。
3) Src/metric/metric.cc（评价函数入口）
基本上，每个目录都有一个入口函数，metric.cc是评价函数的入口，learn允许同时支持多个评价函数（注意评价函数和误差函数不同）。主要三种评价函数：多分类，排序，元素评价，分别定义在三个文件之中。
4) Src/objective/objective.cc（损失函数入口）
objective.cc是损失函数的入口，Learner::load()函数调用Create()创建误失函数，该目录中实现了：多分类，回归，排序的多种损失函数（每个对应一个文件），每个损函数最核心的功能是GetGradient()，另外也可以参考plugin中示例，自定义损失函数。 例如：src/objective/regression_obj.cc（最常用的损失函数RegLossObj()）计算一阶导，二阶导，存入gpair结构。这里加入了样本的权重，scale_pos_weight也是在此处起作用。
5) src/gbm/gbm.cc（迭代器Gradient Booster）
这里是对模型的封装，主要支持tree和linear两种方式，树分类器又包含GBTree和Dart两种，Dart主要加入了归一化和dropout防过拟合，详见参考部分。 gbm.cc中也有三个重要句柄：model_存储当前模型数据，updaters_管理每一次迭代的更新算法， predictor_用于预测
i. DoBoost()和BoostNewTrees() 进一步迭代生成新树，详建更新器部分
ii. Predict*() 调用各种预测，详见预测部分
6) src/predictor/predictor.cc（预测工具入口）
predictor.cc也是一个入口，可调用cpu和gpu两种预测方式。
i. PredValue()：核心函数，计算了从训练到当前迭代的所有回归树集合（以回归树为例）。
7) src/tree/tree_updater.cc（树模型的具体实现）
src/tree和src/linear分别是树和线性模型的具体实现，tree_updater是updater的入口，每一个Updater是对一棵树进行一次更新。其中的Updater分为两类：计算类和辅助类，updater都继承于TreeUpdater，互相之间又有调有关系，比如：prune调用sync，colmaker和fast_hist调用prune。
以下为辅助类：
i. Src/tree/updater_prune.cc 用于剪枝
ii. Src/tree/updater_refresh.cc 用于更新权重和统计值
iii. Src/tree/updater_sync.cc 用于在分布式系统的节点间同步数据
iv. Src/tree/split_evaluator.cc 定义了两种切分方法：弹性网络elastic net, 单调约束monotonic，在此为切分评分，正则项在此发挥作用。打发的依据是差值，权重和正则化项。
以下为算法类（基本都在xgboost论文第三章描述）
对于树算法，最核心的是如何选择特征和特征的切分点，具体原理请见CART,算法，信息增益，熵等概念，这里实现的是几种树的生成方法。
v. Src/tree/updater_colmaker.cc 贪婪搜索算法(Exact Greedy Algorithm)，最基本的树算法，一般都用它举例说明，这里提供了分布和非分布两种支持。在每个特征中选择该特征下的每个值作为其分裂点，计算增益损失。由内至外，关键函数分别是： EnumerateSplit() 穷举每一个枚举值，用split_evaluator打分。 ParallelFindSplit() 多线程，其它同上 UpdateSolution() 调上面两个split()，更新候选方案 FindSplit() 在当前层寻找最佳切分点，对比各个候选方案，方案来自上面的UpdateSolution()
vi. Src/tree/updater_histmaker.cc 它是xgboost默认的树生成算法， 它和后面提到的skmaker都继承自BaseMaker（BaseMaker的父类是TreeUpdate）是基于直方图选择特征切分点。 HistMaker提取Local和Global两种方式，Global是学习每棵树前， 提出候选切分点；Local是每次分裂前，重新提出候选切分点。 UpdateHistCol() 对每一个col，做直方图分箱，返回一个分界Entry列表。
vii. Src/tree/updater_skmaker.cc 继承自BaseMaker（BaseMaker父类TreeUpdate）加权分位数草图，用子集替代全集，使用近似的 sketch 方法寻找最佳分裂点。
５. 其它
1) GPU，多线程，分布式
代码中也有大量操作GPU，多线程，分布式的操作，这里主要介绍核心流程，就没有提及，详见代码，其中.cu和.cuh是主要针对GPU的程序。
2) 关键字说明
CSR：csr_matrix一种存储格式
Dmlc（Deep Machine Learning in Common）：分布式深度机器学习开源项目
Rabit：可容错的allrecude（分布式），支持python和C++，可以运行在包括MPI和Hadoop 等各种平台上面
Objective与Metric（Eval）：这里的Metric和Eval都指评价函数，Objective指损失函数，它们计算的都是实际值和预测值之间的差异，只是用途不同，Objective主要在生成树时使用，用于计算误差和通过误差的方向调整树；而评价函数主要用于判断模型对数据的拟合程度，有时通过它判断何时停止迭代。
3) 基于直方图的切分点选择
分位数quantiles：即把概率分布划分为连续的区间，每个区间的概率相同。把数值进行排序，然后根据你采用的几分位数把数据分为几份即可。
xgboost用二阶导h对分位数进行加权，让相邻两个候选分裂点相差不超过某个值ε。因此，总共会得到1/ε个切分点。
通过特征的分布，按照加权直方图算法确定一组候选分裂点，通过遍历所有的候选分裂点来找到最佳分裂点。它不会枚举所有的特征值，而是对特征值进行聚合统计，然后形成若干个bucket(桶)，只将bucket边界上的特征值作为split point的候选，从而获得性能提升，对稀疏数据效果好。
６. 参考
1) XGBoost Documentation
https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/
2) xgboost入门与实战（原理篇）
https://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/52557382
3) XGBoost解析系列--源码主流程
https://blog.csdn.net/matrix_zzl/article/details/78699605
4) XGBoost 论文翻译+个人注释
https://blog.csdn.net/qdbszsj/article/details/79615712
5) DART booster
https://blog.csdn.net/Yongchun_Zhu/article/details/78745529
