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Cross-Promotion von Büchern mit Multi-Metrik-Filterung

Als letzten Wunsch bittet dich die Gründerin des E-Book-Start-ups um zusätzliche Filterung. Dein vorheriger Versuch lieferte 82 Regeln, sie wollte aber nur eine. Der Datensatz rules steht dir wieder in der Konsole zur Verfügung. Außerdem wurde Zhangs Metrik bereits für dich berechnet und im DataFrame rules unter der Spaltenüberschrift zhang aufgenommen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Market Basket Analysis in Python

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Anleitung zur Übung

  • Setze den Lift-Schwellenwert auf größer als 1,5.
  • Verwende einen Conviction-Schwellenwert von 1,0.
  • Fordere, dass Zhangs Metrik größer als 0,65 ist.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Set the lift threshold to 1.5
rules = rules[rules['____'] > ____]

# Set the conviction threshold to 1.0
rules = rules[____]

# Set the threshold for Zhang's rule to 0.65
rules = ____

# Print rule
print(rules[['antecedents','consequents']])
Code bearbeiten und ausführen