参考资料：

珍藏版 | 20道XGBoost面试题

推荐系统面试题之机器学习（一） -----树模型

1. 简单介绍一下XGBoost
2. XGBoost与GBDT有什么不同
3. XGBoost为什么使用泰勒二阶展开
4. XGBoost为什么可以并行训练
5. XGBoost为什么快
6. XGBoost防止过拟合的方法
7. XGBoost如何处理缺失值
8. XGBoost中叶子结点的权重如何计算出来
9. XGBoost中的一棵树的停止生长条件
10. RF和GBDT的区别
11. XGBoost如何处理不平衡数据
12. 比较LR和GBDT，说说什么情景下GBDT不如LR
13. XGBoost中如何对树进行剪枝
14. XGBoost如何选择最佳分裂点？
15. XGBoost的Scalable性如何体现
16. XGBoost如何评价特征的重要性
17. XGBooost参数调优的一般步骤
18. XGBoost模型如果过拟合了怎么解决
19.为什么XGBoost相比某些模型对缺失值不敏感
20. XGBoost和LightGBM的区别

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