xgboost

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种基于梯度提升决策树算法的机器学习框架，由华盛顿大学的研究团队于2014年开发。它通过优化损失函数来预测目标变量，并结合多个弱分类器形成一个强分类器。XGBoost具有高效、灵活和可扩展的特点，能够处理大规模数据集和复杂的特征空间。它在许多领域都取得了显著的成果，如计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等。