XGBoost

XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) adalah algoritma pembelajaran mesin ansambel yang dikembangkan pada tahun 2016 oleh Tianqi Chen, Kailong Chen, dan Carlos Guestrin. Hal ini didasarkan pada peningkatan gradien, sebuah teknik pembelajaran ansambel untuk meningkatkan akurasi model prediktif.

XGBoost terutama digunakan dalam aplikasi pembelajaran mesin yang diawasi, seperti klasifikasi dan regresi. Algoritme ini bekerja dengan mengambil kumpulan data dan menggabungkan pembelajar yang lemah untuk membentuk model prediktif yang kuat. Ini mengirimkan setiap pelajar yang lemah melalui serangkaian iterasi, terus belajar dari kesalahan dan meningkatkan akurasinya.

XGBoost menjadi semakin populer karena kinerja dan skalabilitasnya yang unggul dibandingkan algoritma pembelajaran mesin lainnya. Implementasinya cepat, dan dikenal karena paralelismenya serta kemampuannya menangani kumpulan data yang besar. Ia juga dikenal dengan fitur hebatnya yang memungkinkan penghentian awal, yang dapat digunakan untuk secara otomatis memilih jumlah iterasi terbaik.

XGBoost diadopsi secara luas di industri, di mana pun diperlukan model prediksi yang akurat. Telah terbukti bekerja dengan baik pada berbagai tugas termasuk pengenalan angka tulisan tangan, pemrosesan bahasa alami, penemuan obat, dan visi komputer. Ini juga biasa digunakan di berbagai bidang seperti keuangan, ekonomi, dan perawatan kesehatan.

XGBoost telah menjadi pilihan populer di kalangan ilmuwan data karena akurasi, kecepatan, dan fleksibilitasnya. Model ini dengan cepat mendapatkan perhatian sebagai salah satu model prediktif teratas untuk aplikasi pembelajaran mesin.