XGBoost là thư viện phần mềm nguồn mở để phát triển và đào tạo các mô hình học máy. Nó là viết tắt của “eXtreme gradient Boosting” và được Tianqi Chen phát triển vào năm 2016.
XGBoost là một triển khai hiệu quả của khung tăng cường độ dốc, một kỹ thuật học máy phổ biến kết hợp nhiều người học yếu để tạo ra mô hình dự đoán. Thư viện được thiết kế để trở thành một hệ thống tăng cường độ dốc phân tán được tối ưu hóa, có nghĩa là nó có thể xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn và dễ dàng mở rộng quy mô.
XGBoost đã trở thành một công cụ cực kỳ phổ biến trong giới khoa học dữ liệu vì nó có thể tạo ra các mô hình có độ chính xác cao đồng thời rất nhanh và hiệu quả. Thư viện được triển khai bằng nhiều ngôn ngữ, bao gồm C++, Java, Python, R và Julia, đồng thời cung cấp các liên kết cho nhiều khung ML được sử dụng rộng rãi, bao gồm TensorFlow và Scikit-learn.
XGBoost được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như công cụ tìm kiếm, thị giác máy tính, hệ thống đề xuất, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dự đoán và nhiều lĩnh vực khác. Nó đã được áp dụng bởi những gã khổng lồ công nghệ hàng đầu như Google, Facebook, Microsoft, Amazon và Apple.
XGBoost vẫn là một trong những công cụ mạnh mẽ nhất dành cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư máy học. Với API dễ sử dụng và các kỹ thuật tối ưu hóa mạnh mẽ, XGBoost cung cấp các mô hình dự đoán mạnh mẽ cho nhiều tác vụ học máy khác nhau.
