GPBoost是一个创新的机器学习库,结合了树提升与高斯过程和分组随机效应模型(也称为混合效应模型或潜在高斯模型)。它不仅允许独立应用树提升,还支持高斯过程和(广义)线性混合效应模型(LMM和GLMM)的推断和预测。GPBoost为复杂数据建模提供了灵活而强大的解决方案,在多个应用领域展现出优异的性能。
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