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Zhangs Metrik anwenden

Die Gründerin des E‑Book-Start-ups ist für weitere Beratungsleistungen zurückgekehrt. Sie hat dir eine Liste von Itemsets geschickt, die sie untersucht, und dich gebeten festzustellen, ob eines davon Elemente enthält, die dissoziiert sind. Wenn du fertig bist, sollst du die verwendete Metrik als Spalte zum DataFrame rules hinzufügen, der dir zur Verfügung steht und aktuell die Spalten antecedents und consequents enthält.

Die Itemsets liegen als Liste von Listen namens itemsets vor. Jede Liste enthält zuerst das Antezedens und danach das Konsequens. Du hast außerdem Zugriff auf den DataFrame books aus früheren Übungen. Beachte, dass Zhangs Metrik bereits für dich definiert wurde und als zhang() verfügbar ist. Zusätzlich steht dir pandas als pd und numpy als np zur Verfügung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Market Basket Analysis in Python

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Anleitung zur Übung

  • Iteriere über jedes Itemset in itemsets.
  • Extrahiere für jedes Itemset die Antezedens- und Konsequens-Spalten aus books.
  • Vervollständige die Anweisung und hänge sie an die Liste zhangs_metric an.
  • Gib die Metrik für jedes Itemset aus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Define an empty list for Zhang's metric
zhangs_metric = []

# Loop over lists in itemsets
for itemset in ____:
    # Extract the antecedent and consequent columns
	antecedent = books[itemset[0]]
	consequent = ____[itemset[1]]
    
    # Complete Zhang's metric and append it to the list
	zhangs_metric.append(zhang(____, ____))
    
# Print results
rules['zhang'] = zhangs_metric
print(rules)
Code bearbeiten und ausführen