ओपन सोर्स। नई संभावनाएँ।

XGBoost एक अनुकूलित वितरित ग्रेडिएंट बूस्टिंग लाइब्रेरी है, जो तेज़, लचीली और पोर्टेबल है। यह ग्रेडिएंट बूस्टिंग फ्रेमवर्क के तहत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू करता है और GBDT/GBM जैसी समानांतर ट्री बूस्टिंग प्रदान करता है, जिससे डेटा साइंस समस्याओं को तेज़ी से और सटीकता से हल किया जा सकता है।

CatBoost, Yandex का ओपन-सोर्स ग्रेडिएंट बुस्टिंग लाइब्रेरी है, जो वर्गीकरण, प्रतिगमन और रैंकिंग के लिए है। इसमें मूल श्रेणीगत सुविधा समर्थन, CPU/GPU प्रशिक्षण, Apache Spark के माध्यम से वितरित प्रशिक्षण और Python, R, Java और C++ के लिए API शामिल हैं।

LightGBM निर्णय वृक्ष एल्गोरिदम पर आधारित एक तेज़, वितरित और उच्च-प्रदर्शन वाला ग्रेडिएंट बूस्टिंग फ्रेमवर्क है, जिसे दक्षता और बड़े पैमाने के डेटा के लिए अनुकूलित किया गया है।