Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Comparar XGBoost y machine-learning in Python 
Productos destacados
Patrocinado
Estás viendo este anuncio basado en la relevancia del producto para esta página. El contenido patrocinado no recibe un trato preferencial en ninguna de las calificaciones de G2.
Alteryx
Visitar sitio web
Vistazo
Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (50.0% de las reseñas)
Empresa (40.6% de las reseñas)
Precios de Nivel de Entrada
No hay precios disponibles
No hay precios disponibles
XGBoost
Calificación Estelar
(13)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (50.0% de las reseñas)
Precios de Nivel de Entrada
No hay precios disponibles
Aprende más sobre XGBoostmachine-learning in Python
Calificación Estelar
(35)4.7 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (40.6% de las reseñas)
Precios de Nivel de Entrada
No hay precios disponibles
Aprende más sobre machine-learning in PythonResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que XGBoost sobresale en el manejo de grandes conjuntos de datos de manera eficiente, con su marco de trabajo de boosting de gradiente que permite tiempos de entrenamiento más rápidos en comparación con los métodos tradicionales de aprendizaje automático en Python.
- Los revisores mencionan que, aunque XGBoost tiene una curva de aprendizaje más pronunciada, su rendimiento en precisión predictiva es a menudo superior, particularmente en competencias y aplicaciones del mundo real.
- Los usuarios de G2 destacan que el aprendizaje automático en Python ofrece una experiencia más amigable para el usuario, especialmente para principiantes, debido a sus extensas bibliotecas como Scikit-learn y TensorFlow, que simplifican la implementación de varios algoritmos.
- Los usuarios en G2 informan que las capacidades de integración de XGBoost con otras herramientas de procesamiento de datos son robustas, lo que lo convierte en una opción preferida para los usuarios que requieren flujos de trabajo sin problemas en proyectos de ciencia de datos.
- Los revisores dicen que el soporte comunitario para el aprendizaje automático en Python es vasto, con numerosos tutoriales y foros disponibles, lo que puede ser una ventaja significativa para los usuarios que buscan ayuda y recursos.
- Los usuarios mencionan que las capacidades de importancia de características de XGBoost proporcionan ideas accionables que ayudan a entender las predicciones del modelo, una característica que algunos usuarios sienten que está menos enfatizada en las bibliotecas generales de aprendizaje automático en Python.
XGBoost vs machine-learning in Python
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que machine-learning in Python es más fácil de usar, configurar y administrar. También prefirieron hacer negocios con machine-learning in Python en general.
- Los revisores consideraron que XGBoost satisface mejor las necesidades de su empresa que machine-learning in Python.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que machine-learning in Python es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de machine-learning in Python sobre XGBoost.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
XGBoost
No hay precios disponiblesmachine-learning in Python
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
XGBoost
No hay información de prueba disponiblemachine-learning in Python
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
9.2
11
9.0
26
Facilidad de uso
8.9
11
9.0
29
Facilidad de configuración
8.5
10
8.8
20
Facilidad de administración
8.3
9
9.0
17
Calidad del soporte
7.6
9
8.4
26
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.3
6
8.9
16
Dirección del producto (% positivo)
6.5
10
10.0
24
Características
Aprendizaje AutomáticoOcultar 4 característicasMostrar 4 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Integración - Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Aprendizaje - Aprendizaje automático
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
XGBoost y machine-learning in Python está categorizado como Aprendizaje Automático
Categorías Únicas
XGBoost no tiene categorías únicas
machine-learning in Python no tiene categorías únicas
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
XGBoost
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
machine-learning in Python
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Pequeña Empresa
(50 o menos empleados)
Mediana Empresa
(51-1000 empleados)
Empresa
(> 1000 empleados)
Industria de los revisores
Software informático
25.0%
Servicios financieros
16.7%
Investigación
8.3%
Marketing y Publicidad
8.3%
Tecnología de la Información y Servicios
8.3%
Otro
33.3%
Software informático
25.0%
Tecnología de la Información y Servicios
15.6%
Investigación
12.5%
Educación Superior
6.3%
Telecomunicaciones
3.1%
Otro
37.5%
Principales Alternativas
Discusiones
XGBoost no tiene discusiones con respuestas
¿Qué versión de Python es mejor para el aprendizaje automático?
2 Comentarios
SM
3.7 or later version is best to use this language.Leer más
¿Qué es Python con aprendizaje automático?
1 Comentario
SD
En primer lugar, Python es solo una forma de realizar tareas de aprendizaje automático, no está interrelacionado con el aprendizaje automático. Pero usar...Leer más
machine-learning in Python no tiene más discusiones con respuestas
¿Buscas información sobre software?
Con más de 3 millones de reseñas, podemos proporcionar los detalles específicos que te ayudarán a tomar una decisión informada de compra de software para tu negocio. Encontrar el producto adecuado es importante, permítenos ayudarte.
o continuar con
Al proceder, aceptas nuestro Términos de uso y Política de privacidad
