> ML_KUTUPHANE // XGBOOST_v1.0
XGBoost
DMLC (Distributed Machine Learning Community) — Ölçeklenebilir, Taşınabilir ve Dağıtık Gradyan Artırma Kütüphanesi.
classical-mlv2.1.1Apache-2.0qualified
Model Eğitimi (Training)
Desteklenen Hızlandırıcılar:
CPUCUDAROCM
Dağıtık Eğitim (Distributed):Evet
Model Sunumu (Inference)
Inference Hızlandırıcıları:
CPUCUDAROCM
Hedef Ortamlar (Targets):server, edge
Kuantizasyon Formatları:Treelite compiled C code, ONNX float32/int8
Neleri Sağlar (Ne Yapar)
- +Ölçeklenebilir ve yüksek doğruluklu gradyan artırmalı karar ağaçları
- +CUDA ve ROCm üzerinde GPU hızlandırmalı histogram eğitimi
- +Ray, Spark ve Dask üzerinde dağıtık yürütme
Neleri Sağlamaz (Ne Yapmaz)
- -Embedding olmaksızın ham metin veya görüntüleri doğrudan işleme
- -Yapay sinir ağı dikkat (attention) katmanlarını çalıştırma
- -Tarayıcı içinde yerel olarak çalışma
>Uygun İş Tipleri
- Rekabetçi tablo modelleme
- Kredi riski değerlendirmesi
- Tıklama oranı (CTR) tahmini
- Sahtekarlık tespiti
>Uygun Olmayan İş Tipleri
- Bilgisayarlı görü segmentasyonu
- Üretici metin tamamlama
Veri Yerleşimi ve İkameti
Yerel sunucu belleği.
Güvenlik Değerlendirmesi
Bellek güvenli model serileştirmesi için save_model(.json) kullanın.
Operasyonel Metrikler ve Bilinen Kısıtlar
Olgunluk:mature
Öğrenme Eğrisi:moderate
Operasyon Yükü:moderate
Maliyet Seviyesi:low
> Bilinen Kısıtlamalar:
- Yüksek kardinaliteli kategorik verilerde açıkça one-hot veya hedef kodlama gerektirir.
- DMatrix oluşturulması sırasında yüksek bellek tüketimi.
İlişkili Üretim Arıza Paternleri (Incidentpedia)
Bu kütüphaneyi üretimde kullanırken aşağıdaki arıza senaryolarına karşı fail-closed korumalar uygulayın:
> Birincil Kanıt ve Doğrulama Kaynakları
XGBoost 2.1 Documentationofficial-docs • >=2.0.0, <=2.1.x
2026-09-25HIGH