XGBoost, makine öğrenimi modellerini geliştirmeye ve eğitmeye yönelik açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir. "eXtreme Gradient Boosting" anlamına gelir ve 2016 yılında Tianqi Chen tarafından geliştirilmiştir.

XGBoost, birden fazla zayıf öğreniciyi bir tahmin modeli oluşturmak için birleştiren popüler bir makine öğrenme tekniği olan gradyan artırma çerçevesinin etkili bir uygulamasıdır. Kitaplık, optimize edilmiş bir dağıtılmış gradyan artırma sistemi olacak şekilde tasarlanmıştır; bu, büyük ölçekli veri kümelerini işleyebileceği ve ölçeklendirilmesinin kolay olduğu anlamına gelir.

XGBoost, çok hızlı ve verimli olmasının yanı sıra son derece doğru modeller üretebildiği için veri bilimcileri arasında inanılmaz derecede popüler bir araç haline geldi. Kitaplık, C++, Java, Python, R ve Julia dahil olmak üzere çeşitli dillerde uygulanır ve TensorFlow ve Scikit-learn dahil olmak üzere yaygın olarak kullanılan birçok makine öğrenimi çerçevesi için bağlamalar sağlar.

XGBoost, arama motorları, bilgisayarla görme, öneri sistemleri, doğal dil işleme, tahmine dayalı analitik ve çok daha fazlası gibi çeşitli uygulama alanlarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Google, Facebook, Microsoft, Amazon ve Apple gibi önde gelen teknoloji devleri tarafından benimsenmiştir.

XGBoost, veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri için en güçlü araçlardan biri olmaya devam ediyor. Kullanımı kolay API'si ve güçlü optimizasyon teknikleriyle XGBoost, çeşitli makine öğrenimi görevleri için güçlü tahmin modelleri sağlar.

Proxy Seçin ve Satın Alın

Kullanıcı dostu formumuzla proxy sunucu paketinizi zahmetsizce özelleştirin. Anlık paket fiyatlarını ve IP başına maliyetleri görüntülemek için konumu, miktarı ve hizmet süresini seçin. Çevrimiçi etkinliklerinizde esnekliğin ve rahatlığın tadını çıkarın.

Proxy Paketinizi Seçin

Proxy Seçin ve Satın Alın