--- title: XGBoost Reviews meta_title: 'Recensioni XGBoost 2026: Dettagli, Prezzi e Funzionalità | G2' meta_description: Filtra le recensioni di 13 per dimensione dell'azienda, ruolo o settore degli utenti per scoprire come XGBoost funziona per un'azienda come la tua. aggregate_rating: rating_value: 4.4 review_count: 13 scale: '5' date_modified: '2026-06-14' parent_category: name: Intelligenza Artificiale url: https://www.g2.com/it/categories/artificial-intelligence --- # XGBoost Reviews **Vendor:** XGBoost **Category:** [Software di apprendimento automatico](https://www.g2.com/it/categories/machine-learning) **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 13 ## About XGBoost XGBoost è una libreria di boosting del gradiente distribuito ottimizzata che è efficiente, flessibile e portatile, implementa algoritmi di apprendimento automatico sotto il framework del Gradient Boosting e fornisce un boosting ad albero parallelo (noto anche come GBDT, GBM) che risolve molti problemi di data science in modo rapido e accurato. ## XGBoost Reviews ### 1. XGBoost per modelli di apprendimento automatico **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** GOURI S. | Technical Lead Data Scientist, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 11, 2021 **Cosa Le piace di più di XGBoost?** La cosa migliore di XGBoost è che fornisce l'elaborazione parallela nello sviluppo del modello di machine learning; con l'aiuto di 4 core e l'elaborazione parallela, sono stato in grado di sviluppare un modello di machine learning su 30 milioni di abbonati in 2 ore. **Cosa non Le piace di XGBoost?** Quello che non mi piace di XGBoost è che non gestisce i valori anomali nel dataset durante lo sviluppo del modello di machine learning. **Quali problemi sta risolvendo XGBoost e in che modo La sta aiutando?** Sto usando XGBoost per lo sviluppo del modello di machine learning su un ampio dataset. È veloce e fornisce buoni risultati in termini di accuratezza e altre metriche. ### 2. Il miglior algoritmo di boosting che sia mai esistito finora **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Meliksah T. | Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** August 17, 2019 **Cosa Le piace di più di XGBoost?** È l'algoritmo stand-alone con le migliori prestazioni (escludendo gli algoritmi di deep learning che sono un campo completamente diverso) famoso per aver vinto molte competizioni online di machine learning. Funziona velocemente e offre prestazioni migliori rispetto agli algoritmi di bagging perché impara dagli errori dei modelli ad albero precedenti che sono stati costruiti al suo interno. È possibile ottimizzare XGBoost per vari parametri, quindi se desideri un alto richiamo, puoi farlo con l'aiuto di GridSearchCV. È molto efficiente rispetto al famoso algoritmo Random Forest. **Cosa non Le piace di XGBoost?** Che non fa parte di un pacchetto più grande come Anaconda ma dobbiamo installarlo separatamente. Inoltre, la sua grandezza comporta il costo dell'overfitting proprio come le reti neurali profonde. Impara così bene che, dopo la regolazione degli iperparametri, sovradatta più di altri algoritmi. **Raccomandazioni per chi sta considerando XGBoost:** Fai attenzione quando esegui il tuning degli iperparametri, può causare overfitting anche se i dati di addestramento e di test sono stati separati. **Quali problemi sta risolvendo XGBoost e in che modo La sta aiutando?** Sto risolvendo problemi di Machine Learning con XGBoost. Impara e si comporta molto bene sia in termini di metriche di performance come accuratezza e fscore, sia in termini di tempo di addestramento. ### 3. Ottimo algoritmo da utilizzare per l'addestramento ML **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Chathuri J. | University Undergaduate, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 20, 2019 **Cosa Le piace di più di XGBoost?** Ho utilizzato modelli XGBoost per molti problemi di competizione ML finora. Ogni volta sono riuscito a ottenere un modello ad alta accuratezza e alte prestazioni utilizzando XGBoost. XGBoost è ben noto per le sue migliori prestazioni e la gestione efficiente della memoria nella comunità ML. Pertanto, consiglio vivamente a chiunque sia nuovo nel campo di imparare e utilizzare XGBoost. Deve assolutamente far parte del tuo toolkit ML. **Cosa non Le piace di XGBoost?** Il concetto sottostante dell'algoritmo è un po' difficile da comprendere all'inizio. Inoltre, il modello ha un gran numero di iperparametri. Pertanto, all'inizio, è difficile capire il ruolo che ciascun iperparametro svolge. Ma dopo aver letto un po' la teoria dell'algoritmo, ecc., il modello diventa facile da comprendere e utilizzare. **Raccomandazioni per chi sta considerando XGBoost:** Prenditi del tempo per capire e il suo concetto. Poi, diventa molto facile usare XGBoost. **Quali problemi sta risolvendo XGBoost e in che modo La sta aiutando?** Ho usato XGBoost principalmente per addestrare modelli su dati finanziari. Tuttavia, oltre ai problemi aziendali, ho potuto utilizzare i modelli nelle competizioni di ML e data science a cui ho partecipato di recente. In ogni singolo caso, sono riuscito a ottenere alte prestazioni predittive da XGBoost. La capacità di fornire modelli ad alta accuratezza è uno dei principali vantaggi di XGBoost. Oltre a ciò, è veloce nell'esecuzione e facile da usare. Pertanto, credo che questo algoritmo sia uno dei migliori strumenti che un data scientist o un ingegnere ML dovrebbe possedere. ### 4. Uno dei potenti algoritmi di Machine Learning **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Ajay S. | Senior Software Engineer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 24, 2019 **Cosa Le piace di più di XGBoost?** - XgBoost è un tipo di libreria che puoi installare sulla tua macchina. C++, Java, Python con Sci-kit learn e molti altri. - Esegue la costruzione dell'albero in parallelo utilizzando tutti i core della CPU - L'implementazione dell'algoritmo è stata progettata per l'efficienza del tempo di calcolo e delle risorse di memoria. - Xgboost garantisce la velocità di esecuzione e le prestazioni del modello - XGBoost ha internamente parametri per la cross-validation, la regolarizzazione, funzioni obiettivo definite dall'utente, valori mancanti ecc. - Aiuta a ridurre l'overfitting. **Cosa non Le piace di XGBoost?** Non c'è molto che non mi piaccia di Xgboost, ma a volte per me regolare i parametri è un po' faticoso. **Raccomandazioni per chi sta considerando XGBoost:** Le ragioni principali per utilizzare XgBoost sono la sua velocità di esecuzione e l'aumento delle prestazioni del modello. Puoi risolvere i problemi di classificazione, regressione e ranking molto facilmente. Ci sono molti parametri e funzioni definite dall'utente che saranno sicuramente utili. È sempre meglio provare XgBoost per primo. **Quali problemi sta risolvendo XGBoost e in che modo La sta aiutando?** Se non sai cosa fare, usa l'algoritmo XgBoost. Ti consiglierò di usare XgBoost in base alle tue esigenze. Io uso XgBoost al posto di Light GBM perché mi dà risultati migliori. Principalmente nelle competizioni su Kaggle, uso tali algoritmi. ### 5. Solido framework per il gradient boosting in Python **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Ricerca | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 13, 2018 **Cosa Le piace di più di XGBoost?** Ho usato XGBoost più volte, ed è una libreria molto intuitiva che è facile da apprendere rapidamente per il compito che avevo a portata di mano (un compito di gradient boosting abbastanza semplice). Ho usato il pacchetto solo in forma R, ma ho sentito buone cose dai colleghi che usano molto più regolarmente il gradient boosting per progetti predittivi; XGBoost sembra essere la libreria di riferimento per il boosting per molti Data Scientist con cui lavoro. **Cosa non Le piace di XGBoost?** Non mi viene in mente nulla; è un framework di gradient boosting efficiente e facile da usare. Il supporto per la versione R sembra un po' inferiore rispetto alla versione Python, ma la versione R ha funzionato bene per le mie esigenze (dataset relativamente piccolo, nessun processamento multicore o necessità di intensa parallelizzazione). **Quali problemi sta risolvendo XGBoost e in che modo La sta aiutando?** Utilizziamo piattaforme di apprendimento automatico e metodi statistici per valutare interventi sociali promettenti, attingendo da molti campi e framework diversi. XGBoost è una buona implementazione di una tecnica chiave nell'apprendimento automatico ed è stato relativamente semplice da implementare in un contesto di politiche pubbliche. ### 6. XGBoost **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Servizi finanziari | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** January 24, 2019 **Cosa Le piace di più di XGBoost?** L'applicazione è un software facile da usare, pronto all'uso per applicare rapidamente a problemi di previsione dei dati. È affidabile, veloce e portatile, rendendolo uno strumento versatile per l'apprendimento automatico. **Cosa non Le piace di XGBoost?** Non c'è molto da non apprezzare. È stato piuttosto popolare come algoritmo ad albero decisionale e giustamente rimane una scelta affidabile per le applicazioni di data science. Avrei solo voluto che fosse stato sviluppato prima! **Quali problemi sta risolvendo XGBoost e in che modo La sta aiutando?** Sviluppare rapidamente un processo di previsione per l'analisi dei dati. È diventato uno degli algoritmi più facili da usare per prototipare rapidamente un modello. ### 7. Fantastico **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Materiali da costruzione | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 24, 2019 **Cosa Le piace di più di XGBoost?** Il potenziamento è il tuo programma rende una costruzione migliore e più forte, rende più facile costruire, rende l'accesso al tuo computer facile da usare e costruire il tuo programma. **Cosa non Le piace di XGBoost?** Nessuno, mi piace tutto di esso e aiutami a costruire più velocemente, capire ed è buono per la programmazione. **Quali problemi sta risolvendo XGBoost e in che modo La sta aiutando?** Risolve i problemi rendendo il tuo sito web aziendale più veloce, proteggendoti da qualsiasi cosa come virus o qualsiasi cosa che possa influenzare la tua attività per aiutarla a crescere. ### 8. Libreria veloce, accurata ed efficiente per l'apprendimento automatico **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** January 25, 2019 **Cosa Le piace di più di XGBoost?** XGBoost ha prestazioni migliori rispetto ad altri booster o funzioni di gradiente. Aiuta a restituire una maggiore accuratezza sugli algoritmi di regressione. Funziona bene su grandi set di dati. **Cosa non Le piace di XGBoost?** Richiede tempo per addestrare su set di dati complessi. Richiede la convalida incrociata per risultati migliori. **Raccomandazioni per chi sta considerando XGBoost:** Usa XGBoost per applicazioni scalabili e analisi predittive. Quando utilizzato correttamente, offre risultati migliori rispetto ai contemporanei. **Quali problemi sta risolvendo XGBoost e in che modo La sta aiutando?** Previsione, Analisi, Data mining ### 9. Algoritmo ML buono per l'accuratezza **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Marketing e pubblicità | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** January 22, 2019 **Cosa Le piace di più di XGBoost?** è utile per costruire un modello che sia molto accurato nell'adattarsi all'addestramento. **Cosa non Le piace di XGBoost?** può essere difficile prevenire l'overfitting dei dati di addestramento e generalizzare per il test. **Quali problemi sta risolvendo XGBoost e in che modo La sta aiutando?** ricerca di marketing sui dati demografici del pubblico e previsione del comportamento ### 10. È stato ottimo per potenziare i dati **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 26, 2018 **Cosa Le piace di più di XGBoost?** Mi è piaciuto che fosse molto facile da usare e che incorporasse i dati in un modo piacevole. Mi è piaciuto il modo in cui funzionava ed è stato facile da imparare. Il loro personale è stato molto bravo ad assistermi durante tutto il processo. Qualsiasi domanda avessi è stata risolta immediatamente e senza esitazione. Sono stati gentili e flessibili nel lavorare con loro. Lo consiglierei sicuramente. **Cosa non Le piace di XGBoost?** Non c'era nulla che non mi piacesse. **Raccomandazioni per chi sta considerando XGBoost:** Sento che questo è un metodo molto buono se stai cercando di raccogliere tutti i tuoi dati in un modo user-friendly e che può essere utile per la tua organizzazione. **Quali problemi sta risolvendo XGBoost e in che modo La sta aiutando?** Dati e mettere tutto insieme. ### 11. XGB è il miglior modello pronto all'uso disponibile oggi **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Beni di consumo | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 26, 2018 **Cosa Le piace di più di XGBoost?** Funziona bene in praticamente ogni situazione, gestisce bene i dati mancanti, relativamente leggero. **Cosa non Le piace di XGBoost?** È fastidioso che sia necessario graphviz per visualizzare facilmente l'output dell'albero. Non posso credere che sia così difficile esportarlo anche solo come un csv o qualcosa del genere. **Quali problemi sta risolvendo XGBoost e in che modo La sta aiutando?** Utilizziamo XGB per prevedere le vendite dei negozi basandoci su dati demografici, dati sul traffico umano, ecc. XGB ha prodotto miglioramenti significativi in termini di accuratezza e flessibilità rispetto al precedente GLM. ### 12. Libreria di Gradient Boosting per più lingue **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Tejasvini V. | Software Engineer, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** October 25, 2017 **Cosa Le piace di più di XGBoost?** - È portatile in quanto supporta Windows, Linux, OS X e anche alcune piattaforme cloud. - Supporto per più linguaggi come: Python, R, Java e C++. - Documentazione dettagliata. - Ci sono vari esempi nella documentazione che aiutano davvero. **Cosa non Le piace di XGBoost?** Ad essere sincero, usando questa libreria con Python finora non ho riscontrato problemi. Non so per altre lingue, ma funziona bene con Python. **Raccomandazioni per chi sta considerando XGBoost:** Se stai iniziando a impararlo così come un linguaggio di programmazione, inizia con Python. Ha un ottimo supporto per Python e troverai facilmente tutorial. **Quali problemi sta risolvendo XGBoost e in che modo La sta aiutando?** - Costruire modelli basati sull'apprendimento automatico. - Sviluppare progetti e prodotti che richiedono algoritmi di apprendimento automatico come nucleo. ### 13. Molta documentazione e ottimo per le competizioni di ML **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Istruzione superiore | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** November 10, 2017 **Cosa Le piace di più di XGBoost?** La documentazione rende davvero facile iniziare dopo l'installazione. Ci sono molti esempi online da cui imparare ed è ampiamente considerato nella comunità dei dati. Ho usato xgboost solo per la classificazione in una competizione su Kaggle e mi ha interessato alle tecniche di gradient boosting. **Cosa non Le piace di XGBoost?** Le istruzioni per l'installazione del pacchetto non erano chiare da quello che ricordo. Può anche essere lento quando si addestra su molti dati. LightGBM è un'altra opzione per il gradient boosting che si addestra molto più velocemente. **Quali problemi sta risolvendo XGBoost e in che modo La sta aiutando?** L'ho usato solo per problemi di classificazione. L'ho usato per la prima volta in una competizione su Kaggle. Poterlo provare da solo e poi vedere come altre persone nei forum di discussione utilizzavano xgboost mi ha davvero aiutato a imparare come usarlo. - [View XGBoost pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/it/products/xgboost/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-16+18%3A37%3A18+-0500&secure%5Bsession_id%5D=ffa6c402-a0b1-435d-883c-d8fb22720aef&secure%5Btoken%5D=534e0c7c36ec30c13c016315929df8e41695c87cf58a41602616177fc8cc29da&format=llm_user) ## XGBoost Features **Integrazione - Apprendimento Automatico** - Integrazione **Apprendimento - Apprendimento automatico** - Dati di addestramento - Approfondimenti Azionabili - Algoritmo ## Top XGBoost Alternatives - [Weka](https://www.g2.com/it/products/weka/reviews) - 4.3/5.0 (13 reviews) - [Google Cloud TPU](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-tpu/reviews) - 4.5/5.0 (33 reviews) - [scikit-learn](https://www.g2.com/it/products/scikit-learn/reviews) - 4.8/5.0 (60 reviews)