XGBoostは、 C++、Java、Python、R、Julia、Perl 、Scala用の正則化勾配ブースティングフレームワークを提供するオープンソースソフトウェアライブラリ。Linux、Windows、macOSで動作する。プロジェクトの説明によると、「スケーラブルでポータブルな分散型勾配ブースティング(GBM、GBRT、GBDT)ライブラリ」を提供することを目的としている。単一のマシンだけでなく、分散処理フレームワークであるApache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink、Daskでも動作する。 機械学習コンテストの優勝チームの多くが選択するアルゴリズムとして、人気と注目を集めている。 似たアルゴリズムとして、LightGBMが存在している。

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  • XGBoostは、 C++、Java、Python、R、Julia、Perl 、Scala用の正則化勾配ブースティングフレームワークを提供するオープンソースソフトウェアライブラリ。Linux、Windows、macOSで動作する。プロジェクトの説明によると、「スケーラブルでポータブルな分散型勾配ブースティング(GBM、GBRT、GBDT)ライブラリ」を提供することを目的としている。単一のマシンだけでなく、分散処理フレームワークであるApache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink、Daskでも動作する。 機械学習コンテストの優勝チームの多くが選択するアルゴリズムとして、人気と注目を集めている。 似たアルゴリズムとして、LightGBMが存在している。 (ja)
  • XGBoostは、 C++、Java、Python、R、Julia、Perl 、Scala用の正則化勾配ブースティングフレームワークを提供するオープンソースソフトウェアライブラリ。Linux、Windows、macOSで動作する。プロジェクトの説明によると、「スケーラブルでポータブルな分散型勾配ブースティング(GBM、GBRT、GBDT)ライブラリ」を提供することを目的としている。単一のマシンだけでなく、分散処理フレームワークであるApache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink、Daskでも動作する。 機械学習コンテストの優勝チームの多くが選択するアルゴリズムとして、人気と注目を集めている。 似たアルゴリズムとして、LightGBMが存在している。 (ja)
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