Mi sono piaciuti i suoi strumenti per i pattern frequenti, apriori e le regole di associazione perché altre librerie comuni non li avevano all'epoca e quando li ho trovati in Mlxtend, che era facile da implementare, sono stato così felice.
Mi è piaciuto anche quanto fosse facile creare modelli ensemble con gli strumenti VoteClassifier di Mlxtend, dove sono stato in grado di testare sia il voto soft che quello hard per i miei problemi di classificazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Anche se non richiede un grande sforzo di pre-elaborazione prima di utilizzare le funzioni apriori e delle regole di associazione, ne richiede comunque un po'. Inoltre, il formato non era esplicitamente indicato nella documentazione, quindi ho dedicato del tempo a questo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Il revisore ha caricato uno screenshot o inviato la recensione in-app verificandosi come utente attuale.
Validato tramite un account email aziendale
Il recensore ha ricevuto una carta regalo o una donazione fatta a un ente di beneficenza a sua scelta in cambio della scrittura di questa recensione.
Campagna G2 Gives. Il recensore ha ricevuto una carta regalo o una donazione fatta a un ente di beneficenza a sua scelta in cambio della scrittura di questa recensione.
Questa recensione è stata tradotta da English usando l'IA.


