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XGBoost
XGBoost
(13)
4.4 sur 5
XGBoost
Par XGBoost
machine-learning in Python
machine-learning in Python
(35)
4.7 sur 5
machine-learning in Python
Par machine-learning in Python
En un coup d'œil
XGBoost
XGBoost
Note
(13)4.4 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (50.0% des avis)
Information
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur XGBoost
machine-learning in Python
machine-learning in Python
Note
(35)4.7 sur 5
Segments de marché
Entreprise (40.6% des avis)
Information
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur machine-learning in Python
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
  • Les utilisateurs rapportent que XGBoost excelle dans la gestion de grands ensembles de données de manière efficace, avec son cadre de boosting par gradient permettant des temps d'entraînement plus rapides par rapport aux méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique en Python.
  • Les critiques mentionnent que bien que XGBoost ait une courbe d'apprentissage plus raide, ses performances en termes de précision prédictive sont souvent supérieures, notamment dans les compétitions et les applications réelles.
  • Les utilisateurs de G2 soulignent que l'apprentissage automatique en Python offre une expérience plus conviviale, surtout pour les débutants, grâce à ses bibliothèques étendues comme Scikit-learn et TensorFlow, qui simplifient la mise en œuvre de divers algorithmes.
  • Les utilisateurs sur G2 rapportent que les capacités d'intégration de XGBoost avec d'autres outils de traitement de données sont robustes, ce qui en fait un choix privilégié pour les utilisateurs qui nécessitent des flux de travail transparents dans les projets de science des données.
  • Les critiques disent que le soutien communautaire pour l'apprentissage automatique en Python est vaste, avec de nombreux tutoriels et forums disponibles, ce qui peut être un avantage significatif pour les utilisateurs cherchant de l'aide et des ressources.
  • Les utilisateurs mentionnent que les capacités d'importance des caractéristiques de XGBoost fournissent des informations exploitables qui aident à comprendre les prédictions du modèle, une fonctionnalité que certains utilisateurs estiment moins mise en avant dans les bibliothèques générales d'apprentissage automatique en Python.

XGBoost vs machine-learning in Python

Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé machine-learning in Python plus facile à utiliser, à configurer et à administrer. Les examinateurs ont également préféré faire des affaires avec machine-learning in Python dans l'ensemble.

  • Les évaluateurs ont estimé que XGBoost répond mieux aux besoins de leur entreprise que machine-learning in Python.
  • En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que machine-learning in Python est l'option préférée.
  • Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de machine-learning in Python à XGBoost.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
XGBoost
Aucun tarif disponible
machine-learning in Python
Aucun tarif disponible
Essai gratuit
XGBoost
Aucune information sur l'essai disponible
machine-learning in Python
Aucune information sur l'essai disponible
Évaluations
Répond aux exigences
9.2
11
9.0
26
Facilité d’utilisation
8.9
11
9.0
29
Facilité d’installation
8.5
10
8.8
20
Facilité d’administration
8.3
9
9.0
17
Qualité du service client
7.6
9
8.4
26
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.3
6
8.9
16
Orientation du produit (% positif)
6.5
10
10.0
24
Fonctionnalités
Apprentissage automatiqueMasquer 4 fonctionnalitésAfficher 4 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Intégration - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Apprentissage - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
XGBoost
XGBoost
machine-learning in Python
machine-learning in Python
XGBoostetmachine-learning in Python est catégorisé comme Apprentissage automatique
Catégories uniques
XGBoost
XGBoost n'a aucune catégorie unique
machine-learning in Python
machine-learning in Python n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
XGBoost
XGBoost
Petite entreprise(50 employés ou moins)
50.0%
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
16.7%
Entreprise(> 1000 employés)
33.3%
machine-learning in Python
machine-learning in Python
Petite entreprise(50 employés ou moins)
31.3%
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
28.1%
Entreprise(> 1000 employés)
40.6%
Industrie des évaluateurs
XGBoost
XGBoost
Logiciels informatiques
25.0%
Services financiers
16.7%
Recherche
8.3%
Marketing et publicité
8.3%
Technologies et services d’information
8.3%
Autre
33.3%
machine-learning in Python
machine-learning in Python
Logiciels informatiques
25.0%
Technologies et services d’information
15.6%
Recherche
12.5%
enseignement
6.3%
Télécommunications
3.1%
Autre
37.5%
Meilleures alternatives
XGBoost
XGBoost Alternatives
Weka
Weka
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Google Cloud TPU
Google Cloud TPU
Ajouter Google Cloud TPU
scikit-learn
scikit-learn
Ajouter scikit-learn
Vertex AI
Vertex AI
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machine-learning in Python
machine-learning in Python Alternatives
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Quelle version de Python est la meilleure pour l'apprentissage automatique ?
2 commentaires
Shivam M.
SM
3.7 or later version is best to use this language.Lire la suite
Qu'est-ce que Python avec l'apprentissage automatique ?
1 commentaire
Sanjaykumar D.
SD
Premièrement, Python est juste un moyen de réaliser des tâches d'apprentissage automatique, sans être directement lié à l'apprentissage automatique. Mais...Lire la suite
Monty la Mangouste pleure
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