Me encantaron sus herramientas de patrones frecuentes apriori y reglas de asociación porque otras bibliotecas comunes no las tenían en ese entonces y cuando pude encontrarlas en Mlxtend, que era fácil de implementar, me puse muy feliz.
También me gustó lo fácil que era crear modelos ensamblados con las herramientas VoteClassifier de Mlxtend, donde pude probar tanto el voto suave como el voto duro para mis problemas de clasificación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Aunque no requiere un gran esfuerzo de preprocesamiento antes de usar las funciones de apriori y reglas de asociación, sí requiere algo. Además, el formato no se dio explícitamente en la documentación, así que pasé tiempo en esto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
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