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).