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Générer des règles d'association

Dans le dernier exercice de la section précédente, vous avez calculé des ensembles d'articles (itemsets) pour la boutique de cadeaux inusités à l'aide de l'algorithme Apriori. Vous avez indiqué au propriétaire que relâcher le support de 0.005 à 0.003 faisait passer le nombre d'ensembles d'articles de 9 à 91. En le relâchant de nouveau à 0.001, le nombre est monté à 429. Satisfait du travail descriptif réalisé, le gérant vous demande maintenant d'identifier des règles d'association à partir des deux ensembles d'itemsets fréquents que vous avez obtenus.

Notez que pandas a été importé sous le nom pd et que les deux ensembles d'itemsets fréquents sont disponibles sous frequent_itemset_1 et frequent_itemset_2. Votre objectif est de déterminer quelles règles d'association peuvent être extraites de ces itemsets.

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Analyse des paniers d'achat en Python

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Instructions de l’exercice

  • Importez, depuis mlxtend, l'algorithme qui calcule des règles d'association à partir des résultats de l'algorithme apriori.
  • Complétez l'instruction pour calculer les règles d'association pour frequent_itemsets_1 en utilisant la métrique support et un seuil de 0.0015.
  • Complétez l'instruction pour calculer les règles d'association pour frequent_itemsets_2 en utilisant la métrique support et un seuil de 0.0015.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import the association rule function from mlxtend
from mlxtend.____ import ____

# Compute all association rules for frequent_itemsets_1
rules_1 = association_rules(frequent_itemsets_1, 
                            metric = "____", 
                         	min_threshold = ____)

# Compute all association rules for frequent_itemsets_2
rules_2 = association_rules(frequent_itemsets_2, 
                            metric = ____, 
                        	____)

# Print the number of association rules generated
print(len(rules_1), len(rules_2))
Modifier et exécuter le code