XGBoost

XGBoost (Tăng cường độ dốc eXtreme) là một thuật toán học máy tổng hợp được phát triển vào năm 2016 bởi Tianqi Chen, Kailong Chen và Carlos Guestrin. Nó dựa trên việc tăng cường độ dốc, một kỹ thuật học tập tổng hợp để tăng độ chính xác của các mô hình dự đoán.

XGBoost chủ yếu được sử dụng trong các ứng dụng máy học có giám sát, chẳng hạn như phân loại và hồi quy. Thuật toán hoạt động bằng cách lấy tập dữ liệu và kết hợp những người học yếu để tạo thành các mô hình dự đoán mạnh. Nó gửi mỗi người học yếu qua một loạt các lần lặp lại, liên tục học hỏi từ những sai lầm và cải thiện độ chính xác của nó.

XGBoost ngày càng trở nên phổ biến nhờ hiệu suất và khả năng mở rộng vượt trội so với các thuật toán học máy khác. Nó có khả năng triển khai nhanh chóng và được biết đến với tính song song và khả năng xử lý các tập dữ liệu lớn. Nó còn được biết đến với tính năng tuyệt vời là cho phép dừng sớm, có thể được sử dụng để tự động chọn số lần lặp tốt nhất.

XGBoost được áp dụng rộng rãi trong công nghiệp, ở những nơi cần có mô hình dự đoán chính xác. Nó đã được chứng minh là hoạt động tốt trên nhiều nhiệm vụ bao gồm nhận dạng chữ số viết tay, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khám phá thuốc và thị giác máy tính. Nó cũng thường được sử dụng trong các lĩnh vực như tài chính, kinh tế và chăm sóc sức khỏe.

XGBoost đã trở thành lựa chọn phổ biến của các nhà khoa học dữ liệu nhờ tính chính xác, tốc độ và tính linh hoạt của nó. Nó nhanh chóng thu hút được sự chú ý như một trong những mô hình dự đoán hàng đầu cho các ứng dụng học máy.