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Pruning und Apriori

Im Video haben wir den Apriori-Algorithmus vorgestellt, der das Apriori-Prinzip nutzt, um Itemsets zu beschneiden (prunen). Das Apriori-Prinzip sagt uns: Teilmengen häufiger Itemsets sind häufig. Finden wir also ein seltenes Itemset, nennen wir es {X}, dann muss {X, Y} ebenfalls selten sein und kann ohne Berechnung seines Supports ausgeschlossen werden.

In dieser Übung bekommst du Itemsets und Informationen über die Häufigkeit ihrer Teilmengen. Du entscheidest, ob die Information ausreicht, um das Itemset zu prunen, oder ob wir seinen Support berechnen müssen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Market Basket Analysis in Python

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Interaktive Übung

In dieser interaktiven Übung kannst du die Theorie in die Praxis umsetzen.

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