Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé scikit-learn plus facile à utiliser, à configurer et à administrer. Les examinateurs ont également préféré faire des affaires avec scikit-learn dans l'ensemble.
Les évaluateurs ont estimé que scikit-learn répond mieux aux besoins de leur entreprise que MLlib.
En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que scikit-learn est l'option préférée.
Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de scikit-learn à MLlib.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
MLlib
Aucun tarif disponible
scikit-learn
Aucun tarif disponible
Essai gratuit
MLlib
Aucune information sur l'essai disponible
scikit-learn
Aucune information sur l'essai disponible
Évaluations
Répond aux exigences
8.5
14
9.6
53
Facilité d’utilisation
8.8
14
9.6
53
Facilité d’installation
8.7
9
9.6
41
Facilité d’administration
7.9
7
9.4
39
Qualité du service client
7.3
10
9.4
49
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
Scikit-learn est une bibliothèque puissante, bien intégrée avec d'autres bibliothèques Python telles que pandas, NumPy, Matplotlib et Seaborn. Elle prend en...Lire la suite
Qu'est-ce que Python Scikit learn ?
1 commentaire
RA
C'est une bibliothèque utilisée pour implémenter des modèles d'apprentissage automatique. Fournit une vaste gamme de méthodes pour effectuer le prétraitement...Lire la suite
scikit-learn n'a plus de discussions avec des réponses
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