XGBoost

XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) est un algorithme d'apprentissage automatique ensembliste développé en 2016 par Tianqi Chen, Kailong Chen et Carlos Guestrin. Il est basé sur le gradient boosting, une technique d'apprentissage ensembliste permettant d'augmenter la précision des modèles prédictifs.

XGBoost est principalement utilisé dans les applications d'apprentissage automatique supervisé, telles que la classification et la régression. L'algorithme fonctionne en prenant des ensembles de données et en combinant des apprenants faibles pour former des modèles prédictifs forts. Il soumet chaque apprenant faible à une série d'itérations, apprenant continuellement de ses erreurs et améliorant sa précision.

XGBoost est devenu de plus en plus populaire en raison de ses performances et de son évolutivité supérieures à celles d'autres algorithmes d'apprentissage automatique. Sa mise en œuvre est rapide et il est connu pour son parallélisme et sa capacité à traiter de grands ensembles de données. Il est également réputé pour sa fonction exceptionnelle d'arrêt précoce, qui peut être utilisée pour sélectionner automatiquement le meilleur nombre d'itérations.

XGBoost est largement adopté dans l'industrie, partout où des modèles prédictifs précis sont nécessaires. Son efficacité a été démontrée dans un large éventail de tâches, notamment la reconnaissance de chiffres manuscrits, le traitement du langage naturel, la découverte de médicaments et la vision par ordinateur. Il est également couramment utilisé dans des domaines tels que la finance, l'économie et les soins de santé.

XGBoost est devenu un choix populaire parmi les scientifiques des données en raison de sa précision, de sa vitesse et de sa flexibilité. Il s'impose rapidement comme l'un des meilleurs modèles prédictifs pour les applications d'apprentissage automatique.