XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) ist ein fortgeschrittener und effizienter Algorithmus des maschinellen Lernens für Probleme des klassischen Gradient Boosting. XGBoost wurde erstmals im Jahr 2014 von Tianqi Chen veröffentlicht und hat sich seitdem als einer der führenden Algorithmen in vielen maschinellen Lern-Wettbewerben bewährt.
Der Algorithmus basiert auf dem Gradient Boosting Framework und verbessert es durch die Verwendung von Techniken wie regulären Ausdrucksbaum-Modellen und Out-of-Core-Learning. XGBoost hat eine bessere Vorhersagegenauigkeit als herkömmliche Gradient Boosting-Methoden und eine höhere Geschwindigkeit durch parallele Verarbeitung und die Verwendung von Blockstrukturen.
Ein weiteres wichtiges Merkmal von XGBoost ist die Unterstützung von regulären Ausdrucksbaum-Modellen, die es ermöglichen, reguläreization-Parameter einzuführen und somit das Overfitting zu vermeiden. XGBoost hat auch eine integrierte Unterstützung für fehlende Werte und kann automatisch die besten Wertersetzungen für fehlende Eingaben berechnen.
XGBoost wird in vielen Anwendungen eingesetzt, wie z.B. komplexen finanziellen Prognosen, Kreditrisikobewertung, Bild- und Textklassifizierung, Personalisierung und vielem mehr. Es ist auf viele Plattformen und Programmiersprachen portiert und hat eine aktive Community, die es weiter entwickelt und verbessert.
Zusammenfassend ist XGBoost ein leistungsfähiger und vielseitiger Algorithmus zur maschinellen Lernen, der durch seine Geschwindigkeit und Vorhersagegenauigkeit hervorsticht und sich in vielen Anwendungen bewährt hat. Es ist eine ausgezeichnete Wahl für diejenigen, die nach einer leistungsfähigen Lösung für komplexe Probleme suchen.