gbdt

可擴展、可移植且分散式的梯度提升（GBDT、GBRT 或 GBM）函式庫，支援 Python、R、Java、Scala、C 等語言。可在單機、Hadoop、Spark、Dask、Flink 與 DataFlow 上執行

基於決策樹演算法的快速、分散式、高效能梯度提升（GBT、GBDT、GBRT、GBM 或 MART）框架，用於排序、分類及其他機器學習任務。

一個快速、可擴展、高效能的梯度提升決策樹函式庫，支援排名、分類、回歸及其他機器學習任務，適用於 Python、R、Java、C++，支援 CPU 與 GPU 計算。

ThunderGBM：GPU 上的快速 GBDT 與隨機森林

Perpetual 是一個高效能的梯度提升機器。它透過簡單的預算參數，無需複雜調校即可在單次執行中提供最佳準確度。它具備對因果 ML、持續學習、原生校準和強大漂移監控的開箱即用支援，並擁有 Rust 核心以及針對 Python 和 R 的零複製繫結。