说一下xgboost的特性

正则化：XGBoost在目标函数中引入了正则化项（L1和L2正则化），这有助于防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。正则化项可以控制模型的复杂度，使得模型在训练数据上表现良好的同时，也能在未见过的数据上有较好的表现。 并行处理：XGBoost支持并行处理，可以充分利用多核CPU的计算能力，加速模型训练过程。它通过并行化树的构建过程，显著提高了训练速度，尤其在处理大规模数据集时表现尤为突出。 处理缺失值：XGBoost能够自动处理数据中的缺失值。在训练过程中，XGBoost会为每个特征找到一个最优的缺失值方向（默认方向），从而在遇到缺失值时能够自动选择最优路径。这使得XGBoost在处理实际数据时更加灵活和鲁棒。