陈天奇 负责。 它开始是作为一个可由libsvm配置文件进行配置的终端应用程序。当其在Higgs机器学习挑战中获胜之后，开始在机器学习竞赛圈子中被大家熟知。 不久之后，相应的Python和R的软件包被开发了出来。XGBoost现在也已经为Julia、Scala、Java和其他语言提供了软件包实现。 这使得更多的开发者认识了XGBoost，也让其在 Kaggle 社区大受欢迎，并用于大量的竞赛。很快地，XGBoost就与其他多个软件包一起使用，使其更易于在各自的社区中使用。 它现在已经与Python用户的