XGBoost
масштабована система машинного навчання для градієнтного підсилювання / З Вікіпедії, безкоштовно encyclopedia
Шановний Wikiwand AI, Давайте зробимо це простіше, відповівши на ключові запитання:
Чи можете ви надати найпопулярніші факти та статистику про XGBoost?
Підсумуйте цю статтю для 10-річної дитини
XGBoost[2] (від англ. eXtreme Gradient Boosting, екстремальне градієнтне підсилювання) — це програмна бібліотека з відкритим кодом, яка пропонує систему градієнтного підсилювання[en] для C++, Java, Python,[3] R,[4] Julia,[5] Perl,[6] та Scala. Вона працює під Linux, Windows[7] та macOS.[8] З опису її проекту, вона має на меті забезпечити «Масштабовану Портативну та Розподілену Бібліотеку Градієнтного Підсилювання (GBM, GBRT, GBDT)». Вона працює як на одній машині, так і підтримує системи розподіленої обробки Apache Hadoop, Apache Spark та Apache Flink[en]. Вона нещодавно набула великої популярності та уваги як вибір алгоритму багатьох команд-переможниць змагань з машинного навчання.[9]
![]() | |
Тип | Машинне навчання |
---|---|
Розробник | The XGBoost Contributors |
Перший випуск | 27 березня 2014; 10 років тому (2014-03-27) |
Стабільний випуск | 1.2.1[1] (13 жовтня 2020; 3 роки тому (2020-10-13)) |
Операційна система | Linux, macOS, Windows |
Мова програмування | C++ |
Ліцензія | Apache License 2.0 |
Репозиторій | github.com/dmlc/xgboost |
Вебсайт | xgboost.ai |