超级女王XGBoost到底“绝”在哪里？( 六 )
请参阅以下图表 ， 了解几年来基于决策树的算法演变 。
基于决策树的算法演变
XGBoost算法最初由华盛顿大学的一个研究项目发展而来 。 2016年 ， 陈天奇和卡洛斯·格斯特林在知识发现和数据挖掘（SIGKDD）会议上共同发表了一篇论文 ， 一时间这轰动了整个机器学习领域 。
自算法提出以来 ， 它不仅帮助竞赛者赢得了多场Kaggle竞赛的胜利 ， 还被几款尖端行业的应用所采纳 。 在GitHub上 ， 有一群强大的数据科学家们为XGBoost开源项目提供帮助 ， 约有350名科学家 ， 总提交次数约为3600次 。 总体而言 ， XGBoost具有以下特征：
1. 应用广泛：可用于解决回归、分类、排名和用户定义的预测问题 。
2. 移植性强：可在Windows、Linux和OS X上流畅运行 。
3. 语言支持：支持目前主要的全部编程语言 ， 包括C ++、Python、R、Java、Scala和Julia 。
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