XGBoost é uma biblioteca de software de código aberto para desenvolvimento e treinamento de modelos de aprendizado de máquina. Significa “eXtreme Gradient Boosting” e foi desenvolvido por Tianqi Chen em 2016.

XGBoost é uma implementação eficiente da estrutura de aumento de gradiente, uma técnica popular de aprendizado de máquina que combina vários alunos fracos para produzir um modelo de previsão. A biblioteca foi projetada para ser um sistema otimizado de aumento de gradiente distribuído, o que significa que pode lidar com conjuntos de dados em grande escala e é fácil de aumentar.

O XGBoost se tornou uma ferramenta incrivelmente popular entre os cientistas de dados, pois pode produzir modelos altamente precisos e ao mesmo tempo ser muito rápido e eficiente. A biblioteca é implementada em diversas linguagens, incluindo C++, Java, Python, R e Julia, e fornece ligações para muitas estruturas de ML amplamente utilizadas, incluindo TensorFlow e Scikit-learn.

O XGBoost é amplamente utilizado em vários campos de aplicação, como mecanismos de pesquisa, visão computacional, sistemas de recomendação, processamento de linguagem natural, análise preditiva e muito mais. Foi adotado pelos principais gigantes da tecnologia, como Google, Facebook, Microsoft, Amazon e Apple.

O XGBoost continua sendo uma das ferramentas mais poderosas para cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina. Com sua API fácil de usar e técnicas poderosas de otimização, o XGBoost fornece modelos de previsão poderosos para diversas tarefas de aprendizado de máquina.

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