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Segments de marché
Petite entreprise (50.0% des avis)
Entreprise (40.7% des avis)
Prix d'entrée de gamme
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XGBoost
Note
(13)4.4 sur 5
Segments de marché
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En savoir plus sur XGBoostscikit-learn
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(59)4.8 sur 5
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En savoir plus sur scikit-learnRésumé
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 et offre des performances supérieures en termes de vitesse et de précision, en particulier pour les tâches de gradient boosting, tandis que scikit-learn est loué pour son interface conviviale et sa facilité d'intégration avec d'autres bibliothèques Python.
- Les critiques mentionnent que la documentation étendue et le soutien communautaire de scikit-learn facilitent le démarrage pour les débutants, alors que la courbe d'apprentissage de XGBoost peut être plus raide en raison de son réglage de paramètres plus complexe.
- Les utilisateurs de G2 soulignent que XGBoost offre des fonctionnalités avancées comme la validation croisée intégrée et le support du traitement parallèle, ce qui peut améliorer considérablement les temps d'entraînement des modèles, tandis que scikit-learn est reconnu pour sa simplicité dans l'implémentation d'algorithmes de machine learning standard.
- Les utilisateurs sur G2 apprécient la polyvalence de scikit-learn en fournissant une large gamme d'algorithmes et d'outils pour le prétraitement, la sélection de modèles et l'évaluation, en faisant un choix complet pour les tâches générales de machine learning, tandis que XGBoost est spécifiquement conçu pour les algorithmes de boosting.
- Les critiques disent que la qualité du support pour scikit-learn est notablement plus élevée, avec de nombreux utilisateurs rapportant des réponses rapides et des ressources utiles, tandis que le support de XGBoost est perçu comme moins réactif, ce qui peut être un inconvénient pour les utilisateurs ayant besoin d'une assistance immédiate.
- Les utilisateurs rapportent que les performances de XGBoost dans les compétitions et les benchmarks sont souvent supérieures, en faisant un favori parmi les data scientists pour les projets à enjeux élevés, tandis que scikit-learn est préféré pour des fins éducatives et de prototypage en raison de sa mise en œuvre simple.
XGBoost vs scikit-learn
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 XGBoost.
- 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 XGBoost.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
XGBoost
Aucun tarif disponiblescikit-learn
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
XGBoost
Aucune information sur l'essai disponiblescikit-learn
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
9.2
11
9.6
52
Facilité d’utilisation
8.9
11
9.6
52
Facilité d’installation
8.5
10
9.6
40
Facilité d’administration
8.3
9
9.4
39
Qualité du service client
7.6
9
9.4
48
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.3
6
9.2
35
Orientation du produit (% positif)
6.5
10
9.3
52
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
XGBoostetscikit-learn est catégorisé comme Apprentissage automatique
Catégories uniques
XGBoost n'a aucune catégorie unique
scikit-learn n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
XGBoost
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
scikit-learn
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
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%
Logiciels informatiques
35.6%
Technologies et services d’information
16.9%
enseignement
10.2%
Sécurité informatique et réseau
6.8%
Hôpital et soins de santé
5.1%
Autre
25.4%
Meilleures alternatives
Discussions
XGBoost n'a aucune discussion avec des réponses
À quoi sert scikit-learn ?
2 commentaires
MS
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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