Models description:

association_rules: определить комплементарные товары. Apriori (mlxtend - apriori, association_rules).
classification: распределить новые точки продаж по имеющимся сегментам. Гадиентный бустинг (sklearn - Gradient boosting classifier).
clustering: определение лояльных покупателей. К средних (sklearn - Kmeans).
lookalike: выделение из общего массива респонденов максимально похожих на заданную группу. Positive-Unlabled классификация (PU + sklearn - LogisticRegression).
time_series: прогнозирование среднего чека покупки в магазине. sARIMA (statsmodels - sARIMA).
uplift: оценка эффективности взаимодействия с покупателем. Градиентный бустинг (lightgbm - LGBMClassifier).

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 1,220 Commits
README.md		README.md
association_rules.ipynb		association_rules.ipynb
classification.ipynb		classification.ipynb
clustering.ipynb		clustering.ipynb
lookalike.ipynb		lookalike.ipynb
time_series.ipynb		time_series.ipynb
uplift.ipynb		uplift.ipynb

Provide feedback