假设你是面试官，要面试几名资历非常优秀的求职者。基于树的算法演变过程的每一步都可以类比为不同版本的面试场景。
决策树：每一名面试官都有一套自己的面试标准，比如教育水平、工作经验以及面试表现等。决策树类似于面试官根据他（她）自己的标准面试求职者。
装袋法（Bagging）：现在面试官不只有一个人，而是一整个面试小组，小组中的每位面试官都有投票权。Bagging（Boostrap Aggregating）就是通过投票过程，综合所有面试官的投票，然后做出最终决定。
随机森林（Random Forest）：这是基于 Bagging 的算法，但与 Bagging 有明显区别——它随机选择特征子集。也就是，每位面试官只会随机选择一些侧面来对求职者进行面试（比如测试编程技能的技术面或者是评估非技术技能的行为面试）。
Boosting：这是一种替代方法，每位面试官根据前一位面试官的反馈来调整评估标准。通过部署更动态的评估流程来「提升」面试效率。
梯度提升（Gradient Boosting）：这是 Boosting 的特例，这种算法通过梯度下降算法来最小化误差。用面试类比的话，就是战略咨询公司用案例面试来剔除那些不符合要求的求职者；
XGBoost：将 XGBoost 视为「打了鸡血」的梯度提升（将这种算法称为「极限梯度提升」是有原因的！）。这是软硬件优化技术的完美结合，它可以在最短时间内用更少的计算资源得到更好的结果。