XGBoost是经过优化的分布式梯度提升库，有着高效、灵活、可移植的特点。在Gradient Boosting框架下实现了机器学习算法。可以快速而准确地解决许多数据科学问题。相同的代码可以在主要的分布式环境（Kubernetes，Hadoop，SGE，MPI，Dask）上运行，并且可以解决数十亿个示例之外的问题。
软件特色
灵活--支持回归、分类、排名和用户定义的目标
便携--跨平台，包括云平台
支持多种编程语言
克服了许多数据科学和机器学习的挑战
支持在多台机器上进行分布式训练
与Flink、Spark和其他云数据流系统集成
优化的后端系统
相关说明
参考
陈天琪和卡洛斯·格斯特林。XGBoost：可扩展的树助推系统。在2016年第22届SIGKDD知识发现和数据挖掘会议上
XGBoost源自华盛顿大学的研究项目。
标签： 分布式计算
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