XGBoost和GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）都是基于梯度提升的集成学习算法，它们在许多方面有相似之处，但也存在一些关键的区别：
基学习器：GBDT通常使用决策树（特别是CART树）作为基学习器，而XGBoost除了可以使用CART树外，还可以使用线性分类器作为基学习器。
正则化：XGBoost在目标函数中加入了正则化项，这有助于防止模型过拟合。这些正则化项与树的叶子节点数量和叶子节点的值有关。
导数使用：在XGBoost中，不仅使用一阶导数来计算残差，还使用二阶导数，这有助于更快更准确地找到最佳的分裂点。
训练速度和效率：XGBoost在算法实现上进行了多种优化，如分块计算、并行计算和分布式计算，这使得XGBoost在处理大规模数据集时更加高效。
缺失值处理：XGBoost能够自动处理缺失值，这是GBDT不具备的。XGBoost在训练时会为缺失值选择分裂方向，而不是简单地使用默认值。
灵活性和自定义：XGBoost支持用户自定义的损失函数，这使得它在不同类型的问题上都具有很好的适用性。
并行化：虽然Boosting算法本质上是串行的，但XGBoost在特征粒度上实现了并行化，这得益于它在训练前对数据进行排序并存储为block结构。
算法实现：GBDT是一个算法的泛称，而XGBoost是一个具体的算法实现，它对GBDT进行了工程化优化，以提高性能和效率。
总的来说，XGBoost是GBDT的一个扩展和改进，它在多个方面进行了优化，包括正则化、导数的使用、训练效率、缺失值处理和算法实现，使其在实际应用中更加高效和稳定。