学习目标与平台匹配 🎯
- 初学者友好：选择Scikit-Learn或Keras
- 深度学习研究：优先考虑PyTorch或TensorFlow
- 高效模型训练：推荐XGBoost或LightGBM
平台选择关键因素 📊
- 📌 学习曲线：Scikit-Learn适合入门，PyTorch需要更多编程基础
- 📌 框架灵活性：TensorFlow支持生产部署，PyTorch更适合实验开发
- 📌 社区活跃度：Keras有活跃社区，XGBoost文档更完善
- 📌 性能需求：LightGBM在大数据集表现更优
推荐组合方案 🛠
- 🚀 科研+生产：TensorFlow + Keras
- 🚀 快速原型：PyTorch + Scikit-Learn
- 🚀 竞赛实战：XGBoost + LightGBM
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