J'ai adoré ses outils de motifs fréquents apriori et les règles d'association parce que d'autres bibliothèques courantes ne les avaient pas à l'époque et quand j'ai pu les trouver dans Mlxtend, qui était facile à mettre en œuvre, j'étais si heureux. J'ai aussi aimé la facilité avec laquelle il était possible de créer des modèles ensemblés avec les outils VoteClassifier de Mlxtend où j'ai pu tester à la fois le vote souple et le vote dur pour mes problèmes de classification. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Même si cela ne nécessite pas un énorme effort de prétraitement avant d'utiliser les fonctions apriori et les règles d'association, cela en nécessite un peu. De plus, le format n'était pas explicitement donné dans la documentation, donc j'ai passé du temps là-dessus. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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