Seleccionar un umbral de soporte
La responsable de la tienda online de regalos revisa los resultados que entregaste en el ejercicio anterior y te felicita por el buen trabajo. Sin embargo, te plantea un problema: todos los itemsets que identificaste contienen un solo artículo. Te pregunta si sería posible usar una regla menos restrictiva para generar más itemsets, incluidos aquellos con varios artículos.
Tras aceptar, piensas en qué puede explicar la ausencia de itemsets con más de un artículo. No puede ser el parámetro max_len, ya que se estableció en tres. Decides que debe de ser el soporte y optas por probar dos valores distintos, comprobando cada vez cuántos itemsets adicionales se generan. Ten en cuenta que pandas está disponible como pd y los datos con one-hot encoding están en onehot.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de cesta de la compra en Python
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Import apriori from mlxtend
from mlxtend.____ import ____
# Compute frequent itemsets using a support of 0.003 and length of 3
frequent_itemsets_1 = apriori(onehot, min_support = ____,
max_len = ____, use_colnames = True)
# Compute frequent itemsets using a support of 0.001 and length of 3
frequent_itemsets_2 = apriori(onehot, min_support = ____,
____, use_colnames = True)
# Print the number of freqeuent itemsets
print(len(frequent_itemsets_1), len(frequent_itemsets_2))