1.引言
如果用一句话定义xgboost，很简单：Xgboost就是由很多CART树集成。但，什么是CART树？
数据挖掘或机器学习中使用的决策树有两种主要类型：
而术语分类回归树（CART，Classification And Regression Tree）分析是用于指代上述两种树的总称，由Breiman等人首先提出。
2.回归树
事实上，分类与回归是两个很接近的问题，分类的目标是根据已知样本的某些特征，判断一个新的样本属于哪种已知的样本类，它的结果是离散值。而回归的结果是连续的值。当然，本质是一样的，都是特征（feature）到结果/标签（label）之间的映射。
理清了什么是分类和回归之后，理解分类树和回归树就不难了。
分类树的样本输出（即响应值）是类的形式，比如判断这个救命药是真的还是假的，周末去看电影《风语咒》还是不去。而回归树的样本输出是数值的形式，比如给某人发放房屋贷款的数额就是具体的数值，可以是0到300万元之间的任意值。
所以，对于回归树，你没法再用分类树那套信息增益、信息增益率、基尼系数来判定树的节点分裂了，你需要采取新的方式评估效果，包括预测误差（常用的有均方误差、对数误差等）。而且节点不再是类别，是数值（预测值），那么怎么确定呢？有的是节点内样本均值，有的是最优化算出来的比如Xgboost。
CART回归树是假设树为二叉树，通过不断将特征进行分裂。比如当前树结点是基于第j个特征值进行分裂的，设该特征值小于s的样本划分为左子树，大于s的样本划分为右子树。
而CART回归树实质上就是在该特征维度对样本空间进行划分，而这种空间划分的优化是一种NP难问题，因此，在决策树模型中是使用启发式方法解决。典型CART回归树产生的目标函数为：
因此，当我们为了求解最优的切分特征j和最优的切分点s，就转化为求解这么一个目标函数：
所以我们只要遍历所有特征的的所有切分点，就能找到最优的切分特征和切分点。最终得到一棵回归树。
原文：https://www.cnblogs.com/GumpYan/p/13641144.html