Si bien se puede acceder a ambas bibliotecas desde Python (scikit-learn está escrito en código Python y MLlib tiene envoltorios Python alrededor de su código Scala), generalmente prefiero uno de los dos en función de la tarea en cuestión:
- Configuración de una sola máquina: cuando el conjunto de datos se ajusta a la memoria de una sola máquina y no se espera escalar en el futuro, prefiero scikit-learn. El sofisticado motor DAG de Spark para la ejecución de tareas se siente como una exageración en comparación con el backend numpy para scikit-learn.
- Configuración distribuida: cuando los tamaños del conjunto de datos son grandes o si desea lanzar más máquinas a un problema, MLlib es una opción preferible ya que se escala bien para el cálculo distribuido.
No hay soporte incorporado para compartir datos entre las dos bibliotecas, pero no debería ser difícil de hacer, ya que ambas pueden manejar matrices numpy.
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