Некоторые ключевые отличия между Scikit-Learn и XGBoost при разработке ML-моделей:

• Реализация градиентного бустинга. 1 XGBoost использует оптимизированную реализацию этого алгоритма, в то время как Scikit-Learn предоставляет более общую реализацию. 1
• Методы регуляризации. 1 XGBoost предлагает более продвинутые методы регуляризации, такие как L1 и L2 регуляризация, которые помогают предотвратить переобучение модели. 1 Scikit-Learn, в свою очередь, предоставляет более простые методы регуляризации, такие как ridge-регрессия и LASSO. 1
• Параллельные вычисления. 1 XGBoost может использовать параллельные вычисления для ускорения процесса обучения, что более эффективно для больших наборов данных. 1 Scikit-Learn, напротив, не имеет встроенной поддержки параллельных вычислений. 1
• Обработка пропущенных значений. 1 XGBoost имеет встроенные возможности для обработки пропущенных значений в наборе данных, позволяя модели учиться на отсутствующих данных. 1 Scikit-Learn, однако, требует шагов предобработки для обработки пропущенных значений перед обучением модели. 1
• Нативная поддержка категориальных переменных. 1 XGBoost имеет нативную поддержку категориальных переменных, устраняя необходимость в одномерном кодировании. 1 Scikit-Learn, напротив, требует одномерного кодирования категориальных переменных перед обучением. 1
• Интерпретируемость модели. 1 XGBoost предоставляет больше инструментов и методов для интерпретируемости модели, позволяя пользователям понимать и объяснять, как модель делает прогнозы. 1 Scikit-Learn предоставляет меньше вариантов для интерпретируемости модели. 1

Выбор между Scikit-Learn и XGBoost зависит от конкретных потребностей и предпочтений разработчика. 2