Sobre el proyecto

XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) es una biblioteca optimizada de gradient boosting distribuido, diseñada para ser altamente eficiente, flexible y portable. Implementa algoritmos de aprendizaje automático bajo el framework Gradient Boosting y ofrece boosting paralelo de árboles (también conocido como GBDT, GBM) que resuelve muchos problemas de ciencia de datos de forma rápida y precisa. El mismo código se ejecuta en los principales entornos distribuidos (Kubernetes, Hadoop, SGE, Dask, Spark, PySpark) y puede manejar problemas con más de miles de millones de ejemplos. Admite Python, R, Java, Scala, C y más. XGBoost se usa ampliamente en competiciones y en la industria. El proyecto está licenciado bajo Apache-2.0 y cuenta con una comunidad activa para contribuciones.