Изменения

XGBoost изначально стартовал как исследовательский проект Тяньцзи Чена (Tianqi Chen) как часть сообщества распределенного глубинного машинного обучения. Первоначально он начинался как терминальное приложение, которое можно было настроить с помощью файла конфигурации libsvm. После победы в Higgs Machine Learning Challenge, он стал хорошо известен в соревновательный кругах по машинному обеспечению. Вскоре после этого были созданы пакеты для Python и R, и теперь у него есть пакеты для многих других языков, таких как Julia, Scala, Java и т. д. Это принесло библиотеке больше разработчиков и сделало ее популярной среди сообщества Kaggle<ref>[https://www.kaggle.com/ Kaggle]</ref>, где она использовалось для большого количества соревнований.

Она вскоре стала использоваться с несколькими другими пакетами, что облегчает ее использование в соответствующих сообществах. Теперь у нее есть интеграция с scikit-learn для пользователей Python, а также с пакетом caret для пользователей R. Она также может быть интегрирована в рамах потока данных, таких как Apache Spark<ref>[https://spark.apache.org/ Apache Spark]</ref>, Apache Hadoop<ref>[https://hadoop.apache.org/ Apache Hadoop]</ref>, и Apache Flink <ref>[https://flink.apache.org/ Apache Flink]</ref> с использованием абстрактных Rabit и XGBoost4J. Принцип работы XGBoost также был опубликован Тяньцзи Ченом (Tianqi Chen) и Карлосом Гастрин (Carlos Guestrin).