XGBoost è una libreria software open source per lo sviluppo e il training di modelli di machine learning. Sta per “eXtreme Gradient Boosting” ed è stato sviluppato da Tianqi Chen nel 2016.
XGBoost è un'implementazione efficiente del framework di potenziamento del gradiente, una popolare tecnica di machine learning che combina più studenti deboli per produrre un modello di previsione. La libreria è progettata per essere un sistema di potenziamento del gradiente distribuito ottimizzato, il che significa che può gestire set di dati su larga scala ed è facile da espandere.
XGBoost è diventato uno strumento incredibilmente popolare tra i data scientist, poiché può produrre modelli altamente accurati pur essendo molto veloce ed efficiente. La libreria è implementata in diversi linguaggi, tra cui C++, Java, Python, R e Julia, e fornisce collegamenti per molti framework ML ampiamente utilizzati, tra cui TensorFlow e Scikit-learn.
XGBoost è ampiamente utilizzato in vari campi applicativi, come motori di ricerca, visione artificiale, sistemi di raccomandazione, elaborazione del linguaggio naturale, analisi predittiva e molti altri. È stato adottato dai principali giganti della tecnologia come Google, Facebook, Microsoft, Amazon e Apple.
XGBoost rimane uno degli strumenti più potenti per data scientist e ingegneri del machine learning. Con la sua API facile da usare e potenti tecniche di ottimizzazione, XGBoost fornisce potenti modelli di previsione per varie attività di machine learning.
