Sobre o projeto

XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) é uma biblioteca otimizada de gradient boosting distribuído, projetada para ser altamente eficiente, flexível e portátil. Ela implementa algoritmos de aprendizado de máquina sob o framework Gradient Boosting e fornece boosting paralelo de árvores (também conhecido como GBDT, GBM) que resolve muitos problemas de ciência de dados de forma rápida e precisa. O mesmo código executa em principais ambientes distribuídos (Kubernetes, Hadoop, SGE, Dask, Spark, PySpark) e pode lidar com problemas além de bilhões de exemplos. Suporta Python, R, Java, Scala, C e mais. XGBoost é amplamente usado em competições e na indústria. O projeto é licenciado sob Apache-2.0 e tem uma comunidade ativa para contribuições.