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Mlxtend

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MT
Meliksah T.
09/20/2019
Avaliador validado
Usuário atual verificado
Fonte da Revisão: Campanha G2 Gives
Revisão Incentivada
Traduzido Usando IA

Uma ferramenta de aprendizado de máquina estendida que contém ferramentas que outros não têm.

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.
Usuário Verificado em Software de Computador
US
Usuário Verificado em Software de Computador
01/16/2018
Avaliador validado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
Traduzido Usando IA

média

gostar dos módulos como parte do fluxo de trabalho em uma publicação científica

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O que é Mlxtend?

Mlxtend, short for Machine Learning Extensions, is an open-source Python library designed to complement the core scientific computing libraries, such as NumPy, SciPy, and Scikit-Learn. It provides additional functionality and utilities for conducting machine learning experiments and data science tasks. Created by Sebastian Raschka, the library simplifies tasks including model evaluation, plotting, and feature selection, accessible from its project website http://rasbt.github.io/mlxtend/. Mlxtend is particularly favored for its straightforward API and the practicality of its tools, which are well-suited for both novice users and experienced data scientists looking to extend their toolkit.

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