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MLlib und XGBoost vergleichen 
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Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (50.0% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (50.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
MLlib
Sternebewertung
(14)4.1 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (50.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über MLlibXGBoost
Sternebewertung
(13)4.4 von 5
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Kleinunternehmen (50.0% der Bewertungen)
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Erfahren Sie mehr über XGBoostZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass XGBoost bei der effizienten Verarbeitung großer Datensätze hervorragend abschneidet, da sein Gradient-Boosting-Framework schnellere Trainingszeiten ermöglicht im Vergleich zu MLlib, das von einigen Benutzern als langsamer bei umfangreichen Daten empfunden wird.
- Rezensenten erwähnen, dass XGBoost eine überlegene Modellleistung bietet, insbesondere in Wettbewerben und Benchmarks, und oft höhere Genauigkeitswerte erzielt als MLlib, das laut Benutzern manchmal in der Vorhersagekraft hinterherhinken kann.
- G2-Benutzer heben das umfangreiche Funktionsset von XGBoost hervor, einschließlich integrierter Kreuzvalidierung und Hyperparameter-Tuning-Fähigkeiten, während MLlib für seine einfachere API bekannt ist, die einige Benutzer für die Benutzerfreundlichkeit schätzen, aber möglicherweise fortgeschrittene Funktionalitäten vermissen lässt.
- Benutzer auf G2 berichten, dass XGBoost aufgrund seiner Komplexität eine steilere Lernkurve hat, während MLlib für seine benutzerfreundliche Oberfläche gelobt wird, die es Anfängern im maschinellen Lernen zugänglicher macht.
- Rezensenten sagen, dass XGBoost eine bessere Unterstützung für benutzerdefinierte Verlustfunktionen bietet, was ein bedeutender Vorteil für Benutzer ist, die maßgeschneiderte Lösungen benötigen, während die Unterstützung von MLlib für benutzerdefinierte Algorithmen laut Benutzerfeedback begrenzter ist.
- Benutzer berichten, dass die Community-Unterstützung und Dokumentation von XGBoost robust sind, mit vielen verfügbaren Ressourcen zur Fehlerbehebung, während die Dokumentation von MLlib als weniger umfassend angesehen wird, was für einige Benutzer zu Herausforderungen bei der Lösungssuche führt.
MLlib vs XGBoost
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten XGBoost einfacher zu verwenden, zu verwalten und Geschäfte zu machen. Jedoch bevorzugten Rezensenten die Einrichtung mit MLlib.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass XGBoost den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als MLlib.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter XGBoost.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von MLlib gegenüber XGBoost.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
MLlib
Keine Preisinformationen verfügbarXGBoost
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
MLlib
Keine Informationen zur Testversion verfügbarXGBoost
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
14
9.2
11
Einfache Bedienung
8.8
14
8.9
11
Einfache Einrichtung
8.7
9
8.5
10
Einfache Verwaltung
7.9
7
8.3
9
Qualität der Unterstützung
7.3
10
7.6
9
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
7.6
7
8.3
6
Produktrichtung (% positiv)
7.5
14
6.5
10
Funktionen
Maschinelles Lernen4 Funktionen ausblenden4 Funktionen anzeigen
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Integration - Maschinelles Lernen
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Lernen - Maschinelles Lernen
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Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
MLlib und XGBoost sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
MLlib hat keine einzigartigen Kategorien
XGBoost hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
MLlib
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
XGBoost
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Finanzdienstleistungen
21.4%
Computersoftware
21.4%
Telekommunikation
14.3%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.3%
Drahtlos
7.1%
Andere
21.4%
Computersoftware
25.0%
Finanzdienstleistungen
16.7%
forschung
8.3%
Marketing und Werbung
8.3%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
8.3%
Andere
33.3%
Top-Alternativen
Diskussionen
MLlib hat keine Diskussionen mit Antworten
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