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这个项目只有源代码，需要会编程才能用。
- 星标
- 2.9万
- GitHub 下载量
- 5.4万
- 复刻
- 8958
- 主要语言
- C++
- 许可证
- Apache-2.0
- 最近更新
复制安装指令（给 AI 编程工具）
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介绍
XGBoost 是一个梯度提升（GBDT/GBM）机器学习库，起源于华盛顿大学的研究项目，现由社区开发者共同维护。它实现并行的树提升算法，提供 Python、R、Java、Scala、C 等语言接口，可在单机上运行，也可在 Hadoop、Spark、Dask、Flink、Kubernetes 等分布式环境中处理大规模数据。
能做什么
- 在结构化表格数据上训练树模型并进行预测
- 通过多语言接口集成到现有的数据分析和机器学习流程
- 在集群上分布式训练，处理单机放不下的数据
运行需要：Python（PyPI 或 conda-forge 安装）、R（CRAN）或 JVM 环境（Maven 包）；普通电脑即可运行，不需要 API 密钥或在线服务。
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