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Confronta XGBoost e machine-learning in Python 
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XGBoost
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Scopri di più su machine-learning in PythonRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che XGBoost eccelle nella gestione di grandi set di dati in modo efficiente, con il suo framework di gradient boosting che consente tempi di addestramento più rapidi rispetto ai metodi tradizionali di machine learning in Python.
- I revisori menzionano che, sebbene XGBoost abbia una curva di apprendimento più ripida, le sue prestazioni in termini di accuratezza predittiva sono spesso superiori, in particolare nelle competizioni e nelle applicazioni del mondo reale.
- Gli utenti di G2 evidenziano che il machine learning in Python offre un'esperienza più user-friendly, soprattutto per i principianti, grazie alle sue ampie librerie come Scikit-learn e TensorFlow, che semplificano l'implementazione di vari algoritmi.
- Gli utenti su G2 riportano che le capacità di integrazione di XGBoost con altri strumenti di elaborazione dati sono robuste, rendendolo una scelta preferita per gli utenti che richiedono flussi di lavoro senza soluzione di continuità nei progetti di data science.
- I revisori dicono che il supporto della comunità per il machine learning in Python è vasto, con numerosi tutorial e forum disponibili, il che può essere un vantaggio significativo per gli utenti in cerca di aiuto e risorse.
- Gli utenti menzionano che le capacità di importanza delle caratteristiche di XGBoost forniscono intuizioni azionabili che aiutano a comprendere le previsioni del modello, una caratteristica che alcuni utenti ritengono sia meno enfatizzata nelle librerie di machine learning generali in Python.
XGBoost vs machine-learning in Python
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato machine-learning in Python più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con machine-learning in Python in generale.
- I revisori hanno ritenuto che XGBoost soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a machine-learning in Python.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che machine-learning in Python sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di machine-learning in Python rispetto a XGBoost.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
XGBoost
Nessun prezzo disponibilemachine-learning in Python
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
XGBoost
Nessuna informazione sulla prova disponibilemachine-learning in Python
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
9.2
11
9.0
26
Facilità d'uso
8.9
11
9.0
29
Facilità di installazione
8.5
10
8.8
20
Facilità di amministrazione
8.3
9
9.0
17
Qualità del supporto
7.6
9
8.4
26
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
6
8.9
16
Direzione del prodotto (% positivo)
6.5
10
10.0
24
Caratteristiche per Categoria
Apprendimento automaticoNascondi 4 CaratteristicheMostra 4 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
XGBoost e machine-learning in Python sono categorizzati comeApprendimento automatico
Categorie uniche
XGBoost non ha categorie uniche
machine-learning in Python non ha categorie uniche
Recensioni
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XGBoost
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Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
machine-learning in Python
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Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Software per computer
25.0%
Servizi Finanziari
16.7%
Ricerca
8.3%
Marketing e Pubblicità
8.3%
Tecnologia dell'informazione e servizi
8.3%
Altro
33.3%
Software per computer
25.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
15.6%
Ricerca
12.5%
Istruzione Superiore
6.3%
Telecomunicazioni
3.1%
Altro
37.5%
Discussioni
XGBoost non ha discussioni con risposte
Quale versione di Python è la migliore per il machine learning?
2 Commenti
SM
3.7 or later version is best to use this language.Leggi di più
Cos'è Python con l'apprendimento automatico?
1 Commento
SD
Innanzitutto, Python è solo un modo per portare a termine le cose nel machine learning, non è direttamente correlato al machine learning. Tuttavia,...Leggi di più
machine-learning in Python non ha più discussioni con risposte
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