XGBoost

O XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) é um algoritmo de aprendizado de máquina de conjunto desenvolvido em 2016 por Tianqi Chen, Kailong Chen e Carlos Guestrin. Ele se baseia no gradient boosting, uma técnica de aprendizado de conjunto para aumentar a precisão dos modelos preditivos.

O XGBoost é usado principalmente em aplicativos de aprendizado de máquina supervisionados, como classificação e regressão. O algoritmo funciona pegando conjuntos de dados e combinando aprendizes fracos para formar modelos preditivos fortes. Ele envia cada aluno fraco por meio de uma série de iterações, aprendendo continuamente com os erros e melhorando sua precisão.

O XGBoost tem se tornado cada vez mais popular devido ao seu desempenho e escalabilidade superiores em comparação com outros algoritmos de aprendizado de máquina. Ele tem uma implementação rápida e é conhecido por seu paralelismo e capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados. Também é conhecido por seu excelente recurso de permitir a parada antecipada, que pode ser usada para selecionar automaticamente o melhor número de iterações.

O XGBoost é amplamente adotado no setor, sempre que são necessários modelos preditivos precisos. Foi demonstrado que ele funciona bem em uma ampla gama de tarefas, incluindo reconhecimento de dígitos manuscritos, processamento de linguagem natural, descoberta de medicamentos e visão computacional. Ele também é comumente usado em áreas como finanças, economia e saúde.

O XGBoost tornou-se uma escolha popular entre os cientistas de dados devido à sua precisão, velocidade e flexibilidade. Ele está rapidamente ganhando atenção como um dos principais modelos preditivos para aplicativos de aprendizado de máquina.