XGBoost 是一个开源 软件库，它提供了一个梯度提高 框架，采用 C++, Java, Python, R, 和 Julia. 它适用于Linux, Windows, 和 mac os. 根据项目的描述，它的目的在于提供一个"可扩展的、便携式和可分布的梯度提高库"。

LightGBM 是一个梯度 boosting 框架, 使用基于学习算法的决策树. 它是分布式的, 高效的, 装逼的, 它具有以下优势: 速度和内存使用的优化、稀疏优化、准确率的优化、网络通信的优化、并行学习的优化、GPU 支持可处理大规模数据。