XGBoost ist eine Open-Source-Softwarebibliothek zum Entwickeln und Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen. Es steht für „eXtreme Gradient Boosting“ und wurde 2016 von Tianqi Chen entwickelt.
XGBoost ist eine effiziente Implementierung des Gradient-Boosting-Frameworks, einer beliebten Technik des maschinellen Lernens, die mehrere schwache Lernende kombiniert, um ein Vorhersagemodell zu erstellen. Die Bibliothek ist als optimiertes verteiltes Gradienten-Boosting-System konzipiert, was bedeutet, dass sie große Datensätze verarbeiten kann und leicht zu skalieren ist.
XGBoost ist unter Datenwissenschaftlern zu einem unglaublich beliebten Tool geworden, da es hochpräzise Modelle erstellen und gleichzeitig sehr schnell und effizient sein kann. Die Bibliothek ist in mehreren Sprachen implementiert, darunter C++, Java, Python, R und Julia, und stellt Bindungen für viele weit verbreitete ML-Frameworks bereit, darunter TensorFlow und Scikit-learn.
XGBoost wird häufig in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt, beispielsweise in Suchmaschinen, Computer Vision, Empfehlungssystemen, Verarbeitung natürlicher Sprache, prädiktiver Analyse und vielen mehr. Es wurde von führenden Technologiegiganten wie Google, Facebook, Microsoft, Amazon und Apple übernommen.
XGBoost bleibt eines der leistungsstärksten Tools für Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen. Mit seiner benutzerfreundlichen API und leistungsstarken Optimierungstechniken bietet XGBoost leistungsstarke Vorhersagemodelle für verschiedene maschinelle Lernaufgaben.
