Как выбрать подходящую библиотеку для машинного обучения в Python?

Выбор подходящей библиотеки для машинного обучения в Python зависит от конкретных задач, которые нужно решить. 1 Некоторые библиотеки созданы для специализированных задач, другие лучше интегрируются с определёнными технологическими стеками. 1

Несколько библиотек для машинного обучения в Python и их особенности:

• Scikit-learn. 14 Комплексный фреймворк для простого прогностического анализа данных. 1 Предоставляет инструменты для классификации, регрессии, кластеризации и уменьшения размерности данных. 4
• XGBoost. 1 Библиотека градиентного усиления, известная высокой скоростью и производительностью. 1 Подходит для решения различных задач, включая классификацию, регрессию и ранжирование. 1
• LightGBM. 1 Эффективный фреймворк градиентного усиления, подходит для машинного обучения на больших массивах данных. 1
• CatBoost. 1 Градиентный повышающий алгоритм на деревьях решений, специализированный для работы с категориальными данными. 1
• PyTorch. 14 Библиотека для построения нейронных сетей в исследовательских целях. 1 Поддерживает динамическое вычислительное графическое представление, что делает её более интуитивно понятной для многих разработчиков. 4
• TensorFlow. 14 Библиотека от Google, предназначенная для создания и обучения нейронных сетей. 4 Поддерживает как высокоуровневые API, так и низкоуровневые операции для более тонкой настройки моделей. 4
• Gensim. 1 Специализируется на обработке больших массивов данных. 1 Использует Latent Dirichlet Allocation (LDA) для моделирования тем и кластеризации документов. 1

Также для машинного обучения в Python используются библиотеки Keras, Statsmodels, Gradio, Streamlit и другие. 3