Adorei as ferramentas de padrões frequentes apriori e regras de associação porque outras bibliotecas comuns não as tinham naquela época e quando consegui encontrá-las no Mlxtend, que era fácil de implementar, fiquei tão feliz. Também gostei de como era fácil criar modelos em conjunto com as ferramentas VoteClassifier do Mlxtend, onde pude testar tanto a votação suave quanto a votação rígida para meus problemas de classificação. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Embora não exija um grande esforço de pré-processamento antes de usar as funções apriori e de regras de associação, ele requer algum. Além disso, o formato não foi explicitamente fornecido na documentação, então passei tempo nisso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
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