rasbt/mlxtend

何を解決するか

標準的なPythonの科学計算スタックを拡張する、日常的なデータサイエンスおよび機械学習タスクに役立つユーティリティツールのコレクションを提供します。

動作方法

アンサンブル手法による複数の分類器の結合、特徴選択および抽出ツール、頻出パターンマイニング（例：Apriori）のアルゴリズムを実装した専門的なモジュールのライブラリを提供します。

対象ユーザー

モデル分析、可視化、高度な分類器構築に役立つヘルパー関数が必要なデータサイエンティストおよび機械学習実務者。

主な特徴

• アンサンブル手法: スタッキングおよび投票分類器をサポートし、モデルのパフォーマンスを向上させます。
• 可視化ユーティリティ: 決定領域や混同行列のプロットに使えるツールを含みます。
• パターンマイニング: アソシエーションルールマイニングに使用するAprioriアルゴリズムを実装しています。
• 特徴工学: 特徴選択および抽出のための手法を提供します。