XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是一种高效的梯度提升决策树算法，由陈天奇等人提出，它通过迭代地添加弱学习器（通常是决策树）并优化正则化目标函数来提升模型性能，特别擅长处理分类、回归和排序任务。该算法结合了梯度下降和提升框架的优势，具有出色的可扩展性、处理缺失值的能力以及内置的正则化机制，能有效防止过拟合，使其在机器学习竞赛如Kaggle中屡获佳绩。
在AI产品开发的实践中，XGBoost广泛应用于预测模型构建，例如电商推荐系统、金融风险评估和广告点击率预测等场景。其开源实现（如Python的xgboost库）易于集成和部署，产品经理可通过调整学习率、树深度等超参数快速优化模型性能，提升产品的智能化水平和商业价值。随着AI技术的演进，XGBoost因其高效率和解释性，仍在实际落地中扮演核心角色。
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