XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) — это эффективная и масштабируемая реализация градиентного бустинга, библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для задач машинного обучения, в том числе классификации, регрессии и ранжирования. Градиентный бустинг — это техника, объединяющая простые модели предсказания (например, деревья решений) в мощную композитную модель путём последовательного обучения моделей для исправления ошибок предыдущих.

Основные характеристики XGBoost:

• Производительность и скорость: XGBoost оптимизирован для быстрой работы и эффективности, что делает его одной из самых быстрых реализаций градиентного бустинга.
• Поддержка нескольких языков: Кроме Python, XGBoost имеет интерфейсы для Java, Scala, R, Julia и других языков программирования.
• Портируемость: XGBoost может работать на различных платформах (Windows, Linux, macOS) и в различных облачных средах.
• Возможность масштабирования: Поддержка распределенной обработки данных и масштабирования алгоритмов на нескольких машинах.
• Обработка отсутствующих значений: Встроенная поддержка обработки пропущенных данных.
• Регуляризация: XGBoost включает дополнительные параметры регуляризации, которые помогают предотвратить переобучение и делают модель более обобщающей.
• Настройка и сведения о модели: Продвинутые возможности для настройки параметров, автоматическое получение важности признаков и другие возможности для анализа модели.

XGBoost нашёл широкое применение среди ученых-данных и специалистов по машинному обучению из-за его производительности, гибкости и качества получаемых моделей. Благодаря своей производительности и точности, XGBoost часто используется в высококонкурентных соревнованиях по машинному обучению, таких как Kaggle.