XGBoost は、機械学習モデルを開発およびトレーニングするためのオープンソース ソフトウェア ライブラリです。これは「eXtreme Gradient Boosting」の略で、2016 年に Tianqi Chen によって開発されました。
XGBoost は、複数の弱学習器を組み合わせて予測モデルを生成する一般的な機械学習手法である勾配ブースティング フレームワークの効率的な実装です。このライブラリは、最適化された分散勾配ブースティング システムとして設計されているため、大規模なデータ セットを処理でき、スケールアップが簡単です。
XGBoost は、非常に高速かつ効率的に高精度のモデルを作成できるため、データ サイエンティストの間で非常に人気のあるツールとなっています。このライブラリは、C++、Java、Python、R、Julia などのいくつかの言語で実装されており、TensorFlow や Scikit-learn など、広く使用されている多くの ML フレームワークのバインディングを提供します。
XGBoost は、検索エンジン、コンピューター ビジョン、推奨システム、自然言語処理、予測分析など、さまざまなアプリケーション分野で広く使用されています。 Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple などの大手テクノロジー企業によって採用されています。
XGBoost は、依然としてデータ サイエンティストと機械学習エンジニアにとって最も強力なツールの 1 つです。 XGBoost は、使いやすい API と強力な最適化技術により、さまざまな機械学習タスクに強力な予測モデルを提供します。
