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1—Ddmlc / xgboost可扩展、可移植和分布式梯度提升（GBDT、GBRT 或 GBM）库，适用于 Python、R、Java、Scala、C 等。可在单机、Hadoop、Spark、Dask、Flink 和 DataFlow 上运行C++Apache-2.0 · 宽松，可直接商用名次历史不足28,9388,960——2026-11-02
2—Llightgbm-org / LightGBM基于决策树算法的快速、分布式、高性能梯度提升（GBT、GBDT、GBRT、GBM 或 MART）框架，用于排序、分类和许多其他机器学习任务。C++MIT · 宽松，可直接商用名次历史不足18,9474,100——2026-11-02
3—Hh2oai / h2o-3H2O 是一个开源、分布式、快速且可扩展的机器学习平台：深度学习、梯度提升 (GBM) 和 XGBoost、随机森林、广义线性建模（带弹性网络的 GLM）、K-Means、PCA、广义加性模型 (GAM)、RuleFit、支持向量机 (SVM)、堆叠集成、自动机器学习 (AutoML) 等。Jupyter NotebookApache-2.0 · 宽松，可直接商用名次历史不足7,5202,020——2026-11-02
4—Pperpetual-ml / perpetualPerpetual是一款高性能梯度增强机器。它在单次运行中提供最佳精度，无需通过简单的预算参数进行复杂的调整。它具有对因果 ML、持续学习、本机校准和强大的漂移监控的开箱即用支持，以及针对 Python 和 R 的 Rust 核心和零拷贝绑定RustApache-2.0 · 宽松，可直接商用名次历史不足71642——2026-10-24
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