PerpetualBooster是一种创新的梯度提升机器算法，无需进行超参数优化。通过调整budget参数，该算法能够在单次运行中达到传统GBM算法100次迭代的精度。在多个数据集的测试中，PerpetualBooster展现出显著的性能优势，相较于LightGBM等算法，速度提升约100倍。该算法提供Python和Rust API接口，适用于回归和分类任务。这种高效的机器学习方法特别适用于需要快速建模和预测的场景，如金融分析、推荐系统和风险评估等领域。