XGBoost adalah perpustakaan perangkat lunak sumber terbuka untuk mengembangkan dan melatih model pembelajaran mesin. Ini adalah singkatan dari “eXtreme Gradient Boosting” dan dikembangkan oleh Tianqi Chen pada tahun 2016.
XGBoost adalah implementasi efisien dari kerangka peningkatan gradien, teknik pembelajaran mesin populer yang menggabungkan beberapa pembelajar lemah untuk menghasilkan model prediksi. Pustaka ini dirancang untuk menjadi sistem peningkatan gradien terdistribusi yang dioptimalkan, yang berarti dapat menangani kumpulan data berskala besar dan mudah untuk ditingkatkan.
XGBoost telah menjadi alat yang sangat populer di kalangan ilmuwan data, karena dapat menghasilkan model yang sangat akurat sekaligus sangat cepat dan efisien. Library ini diimplementasikan dalam beberapa bahasa, termasuk C++, Java, Python, R, dan Julia, serta menyediakan binding untuk banyak framework ML yang banyak digunakan, termasuk TensorFlow dan Scikit-learn.
XGBoost banyak digunakan di berbagai bidang aplikasi, seperti mesin pencari, visi komputer, sistem rekomendasi, pemrosesan bahasa alami, analisis prediktif dan masih banyak lagi. Ini telah diadopsi oleh raksasa teknologi terkemuka seperti Google, Facebook, Microsoft, Amazon dan Apple.
XGBoost tetap menjadi salah satu alat paling ampuh bagi ilmuwan data dan insinyur pembelajaran mesin. Dengan API yang mudah digunakan dan teknik pengoptimalan yang canggih, XGBoost menyediakan model prediksi yang kuat untuk berbagai tugas pembelajaran mesin.
