Какие основные различия между Scikit-learn и LightGBM при работе с нейронными сетями?

Некоторые различия между Scikit-learn и LightGBM при работе с нейронными сетями:

Scikit-learn — библиотека для классического машинного обучения, которая не использует нейросети. www.braintools.ru habr.com Она поддерживает широкий спектр алгоритмов, включая регрессию, классификацию, кластеризацию, понижение размерности и препроцессинг. www.braintools.ru Scikit-learn выбирают для быстрого прототипирования и других задач классического ML, где не требуется глубокое обучение. www.braintools.ru

LightGBM — фреймворк на основе градиентного бустинга, который строит модель предсказания в форме ансамбля предсказывающих моделей, обычно деревьев решений. proglib.io LightGBM известен высокой скоростью работы и особенностью построения ML-алгоритмов деревьев решений, которые лежат в основе бустинга. habr.com Для некоторых задач он даёт более точные результаты на больших объёмах данных. habr.com

Таким образом, Scikit-learn больше подходит для задач, где не требуется глубокое обучение, а LightGBM — для задач, требующих быстрого и эффективного обучения на больших объёмах данных.