XGBoost es una biblioteca de software de código abierto para desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje automático. Significa "eXtreme Gradient Boosting" y fue desarrollado por Tianqi Chen en 2016.

XGBoost es una implementación eficiente del marco de aumento de gradiente, una técnica popular de aprendizaje automático que combina múltiples alumnos débiles para producir un modelo de predicción. La biblioteca está diseñada para ser un sistema optimizado de aumento de gradiente distribuido, lo que significa que puede manejar conjuntos de datos a gran escala y es fácil de ampliar.

XGBoost se ha convertido en una herramienta increíblemente popular entre los científicos de datos, ya que puede producir modelos de alta precisión y al mismo tiempo es muy rápido y eficiente. La biblioteca está implementada en varios lenguajes, incluidos C++, Java, Python, R y Julia, y proporciona enlaces para muchos marcos de aprendizaje automático ampliamente utilizados, incluidos TensorFlow y Scikit-learn.

XGBoost se utiliza ampliamente en diversos campos de aplicaciones, como motores de búsqueda, visión por computadora, sistemas de recomendación, procesamiento de lenguaje natural, análisis predictivo y muchos más. Ha sido adoptado por los principales gigantes tecnológicos como Google, Facebook, Microsoft, Amazon y Apple.

XGBoost sigue siendo una de las herramientas más poderosas para científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático. Con su API fácil de usar y potentes técnicas de optimización, XGBoost proporciona potentes modelos de predicción para diversas tareas de aprendizaje automático.

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