XGBoost是經(jīng)過優(yōu)化的分布式梯度提升庫，有著高效、靈活、可移植的特點。在Gradient Boosting框架下實現(xiàn)了機器學習算法。可以快速而準確地解決許多數(shù)據(jù)科學問題。相同的代碼可以在主要的分布式環(huán)境（Kubernetes，Hadoop，SGE，MPI，Dask）上運行，并且可以解決數(shù)十億個示例之外的問題。
軟件特色
靈活--支持回歸、分類、排名和用戶定義的目標
便攜--跨平臺，包括云平臺
支持多種編程語言
克服了許多數(shù)據(jù)科學和機器學習的挑戰(zhàn)
支持在多臺機器上進行分布式訓練
與Flink、Spark和其他云數(shù)據(jù)流系統(tǒng)集成
優(yōu)化的后端系統(tǒng)
相關說明
參考
陳天琪和卡洛斯·格斯特林。XGBoost：可擴展的樹助推系統(tǒng)。在2016年第22屆SIGKDD知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘會議上
XGBoost源自華盛頓大學的研究項目。
標簽： 分布式計算
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