В чем разница между реализациями градиентного бустина в sklearn и XGBoost?

Разница между реализациями градиентного бустинга в sklearn и XGBoost заключается в следующих особенностях:

• Производительность. stats.stackexchange.com yandex.ru XGBoost работает быстрее, чем sklearn, и может быть распараллелен. stats.stackexchange.com
• Регуляризация. stats.stackexchange.com yandex.ru В XGBoost она лучше, и у модели меньше шансов переобучиться. yandex.ru
• Обработка пропущенных данных. stats.stackexchange.com В отличие от sklearn, XGBoost эффективно справляется с пропущенными значениями. stats.stackexchange.com

Кроме того, XGBoost более эффективен в использовании памяти и использует вторую производную для нахождения оптимальной константы в каждом терминальном узле, в то время как стандартная реализация использует только первую производную. stats.stackexchange.com