XGBoost
XGBoostは、Distrubuted (Deep) Machine Learning Community (DMLC) グループの一員であるTianqi Chen氏の研究プロジェクトとしてスタートした。当初は、libsvmの設定ファイルで設定可能なターミナル・アプリケーションだった。 Higgs Machine Learning Challenge で優勝した際に使用されたことで、機械学習コンテストの世界で広く知られるようになった。その後すぐにPythonとRのパッケージが作られ、Java、Scala、Julia、Perl、その他の言語のパッケージ実装ができた。これにより、XGBoost はより多くの開発者に利用されるようになり、Kaggleコミュニティでも人気を博し、多くのコンペティションで利用されている。
すぐに他の多くのパッケージと統合され、それぞれのコミュニティでの使用が容易になった。 Pythonユーザーにはscikit-learn、Rユーザーにはcaretパッケージと統合された。 また、抽象化されたRabitとXGBoost4Jを使って、Apache Spark、 Apache Hadoop、Apache FLINK などのデータフローフレームワークに統合することもできる。XGBoostは、OpenCL for FPGAでも利用できる 。 XGBoostの効率的でスケーラブルな実装は、Tianqi ChenとCarlos Guestrinによって発表された。