Hledání častých itemsetů pomocí Apriori

Cvičení s agregací pro online prodejce se ukázalo jako užitečné – poskytlo výchozí bod pro pochopení toho, které kategorie zboží se v transakcích objevují nejčastěji. Prodejce teď chce prozkoumat jednotlivé položky samotné a zjistit, které z nich jsou časté.

V tomto cvičení aplikuješ algoritmus Apriori na dataset online prodejce bez předchozí agregace. Tvým cílem bude ořezat itemsety pomocí minimální hodnoty podpory a maximálního počtu položek. Všimni si, že pandas je importován jako pd a one-hot zakódovaná data jsou dostupná jako onehot.

Předej onehot algoritmu Apriori.
Nastav minimální hodnotu podpory na 0.006.
Nastav maximální délku itemsetu na 3.
Vypiš náhled prvních pěti itemsetů.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}Cvičení

Pokyny

Cvičení