因为xgboost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，这么做是为了能降低过拟合，并减少计算，这也是xgboost异于传统gbdt的一个特性。
因为有行抽样和列抽样。改变特征的排序，每棵树抽取的特征和样本都会有一点改变。
改变数据中列的顺序后，列抽样的结果和之前是有差别的，因此训练结果会有轻微的不同。
- Pandas
一、比较运算符和比较方法
比较运算符用于判断是否相等和比较大小，Python中的比较运算符有==、!=、<、>、<=、>=六个，Pandas中也一样。
在Pandas中，DataFrame和Series还支持6个比较方法，详见下表。
| 方法 | 英文全称 | 用途 |
|---|
| eq | equal to | 等于 |
| ne | not equal to | 不等于 |
| lt | less than | 小于 |
| gt | greater than | 大于 |
| le | less than or equal to | 小于等于 |
| ge | greater than or equal to | 大于等于 |
二、两个DataFrame比较
- 用算术运算符比较
两个DataFrame进行比较，是将DataFrame中对应位置的数据进行比较。
使用比较运算符，两个DataFrame的形状必须相同，索引必须相等(索引顺序必须相同)，否则会报错。
- 用比较方法比较
直接用DataFrame调用比较方法，传入另一个DataFrame，即可完成比较操作。
使用比较方法时，两个DataFrame的形状可以不相同，索引也可以不相同。
结果是能兼容两个被比较DataFrame的新DataFrame，原理如下图。
