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Comparar XGBoost e machine-learning in Python 
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XGBoost
Classificação por Estrelas
(13)4.4 de 5
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Saiba mais sobre XGBoostmachine-learning in Python
Classificação por Estrelas
(35)4.7 de 5
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Saiba mais sobre machine-learning in PythonResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o XGBoost se destaca no manuseio eficiente de grandes conjuntos de dados, com sua estrutura de boosting de gradiente permitindo tempos de treinamento mais rápidos em comparação com métodos tradicionais de aprendizado de máquina em Python.
- Os revisores mencionam que, embora o XGBoost tenha uma curva de aprendizado mais acentuada, seu desempenho em precisão preditiva é frequentemente superior, particularmente em competições e aplicações do mundo real.
- Os usuários do G2 destacam que o aprendizado de máquina em Python oferece uma experiência mais amigável, especialmente para iniciantes, devido às suas extensas bibliotecas como Scikit-learn e TensorFlow, que simplificam a implementação de vários algoritmos.
- Os usuários no G2 relatam que as capacidades de integração do XGBoost com outras ferramentas de processamento de dados são robustas, tornando-o uma escolha preferida para usuários que necessitam de fluxos de trabalho contínuos em projetos de ciência de dados.
- Os revisores dizem que o suporte da comunidade para aprendizado de máquina em Python é vasto, com inúmeros tutoriais e fóruns disponíveis, o que pode ser uma vantagem significativa para usuários que buscam ajuda e recursos.
- Os usuários mencionam que as capacidades de importância de características do XGBoost fornecem insights acionáveis que ajudam a entender as previsões do modelo, uma característica que alguns usuários sentem ser menos enfatizada nas bibliotecas gerais de aprendizado de máquina em Python.
XGBoost vs machine-learning in Python
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam machine-learning in Python mais fácil de usar, configurar e administrar. Também preferiram fazer negócios com machine-learning in Python em geral.
- Os revisores sentiram que XGBoost atende melhor às necessidades de seus negócios do que machine-learning in Python.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que machine-learning in Python é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do machine-learning in Python em relação ao XGBoost.
Preços
Preço de Nível Básico
XGBoost
Preço não disponívelmachine-learning in Python
Preço não disponívelTeste Gratuito
XGBoost
Informação de teste não disponívelmachine-learning in Python
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
9.2
11
9.0
26
Facilidade de Uso
8.9
11
9.0
29
Facilidade de configuração
8.5
10
8.8
20
Facilidade de administração
8.3
9
9.0
17
Qualidade do Suporte
7.6
9
8.4
26
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.3
6
8.9
16
Direção de Produto (% positivo)
6.5
10
10.0
24
Recursos
Aprendizado de MáquinaOcultar 4 recursosMostrar 4 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Integração - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
XGBoost e machine-learning in Python é categorizado como Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
XGBoost não possui categorias únicas
machine-learning in Python não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
XGBoost
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
machine-learning in Python
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Pequena Empresa
(50 ou menos emp.)
Médio Porte
(51-1000 emp.)
Empresa
(> 1000 emp.)
Indústria dos Avaliadores
Programas de computador
25.0%
Serviços financeiros
16.7%
Pesquisa
8.3%
Marketing e Publicidade
8.3%
Tecnologia da informação e serviços
8.3%
Outro
33.3%
Programas de computador
25.0%
Tecnologia da informação e serviços
15.6%
Pesquisa
12.5%
Ensino superior
6.3%
Telecomunicações
3.1%
Outro
37.5%
Principais Alternativas
Discussões
XGBoost não possui discussões com respostas
Qual versão do Python é melhor para aprendizado de máquina?
2 Comentários
SM
3.7 or later version is best to use this language.Leia mais
O que é Python com aprendizado de máquina?
1 Comentário
SD
Primeiramente, Python é apenas uma maneira de realizar tarefas de aprendizado de máquina, não está inter-relacionado com o aprendizado de máquina. Mas usar...Leia mais
machine-learning in Python não possui mais discussões com respostas
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