weixin_42608414的博客

关联规则用于发现大型数据库中变量之间的有趣关系。它旨在使用一些有趣的方法来识别在数据库中发现的强规则。通过对关联规则的挖掘我们可以发现超市或者电商的大规模交易数据中商品之间的规律性，最著名的案例是“啤酒与尿布”的故事，20世纪90年代的美国超市中，超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。还比如人们在超市的销售数据中发现，如果顾客同时购买面包和牛奶，他们很可能也会购买黄油。这样的信息可以为企业营销活动的决

之前我介绍了利用pycaret来解决回归问题的博客，有兴趣的朋友可以查看我之前的博客,今天我再来介绍一下关于使用pycaret来解决分类问题，首先我们还是来简单介绍一下pycaret框架的基础知识：PyCaret 是 Python 中的一个开源、低代码机器学习库，它可以自动执行机器学习工作流。它是一种端到端的机器学习和模型管理工具，它可成倍的提高您的工作效率。与其他开源机器学习库相比，PyCaret 是一个低代码的机器学习框架，可用于仅用几行代码替换您之前写的几百行代码。这使得开发过程以指数方式快速和高效。

PyCaret 是 Python 中的一个开源、低代码机器学习库，可自动执行机器学习工作流。它是一种端到端的机器学习和模型管理工具，可成倍的提高您的工作效率。与其他开源机器学习库相比，PyCaret 是一个低代码的机器学习框架，可用于仅用几行代码替换数百行代码。这使得开发过程以指数方式快速和高效。PyCaret 本质上是几个机器学习库和框架的 Python 包装器，例如 scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spaCy、Optuna、Hyperopt、Ray 等...