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Choisir les bons paramètres de film

Vous vous demandez encore quels paramètres ajouter à la fonction apriori(). En particulier, vous devez choisir les seuils à utiliser pour le support minimal, la confiance et éventuellement la mesure de lift. Les paramètres ajoutés à la fonction apriori() auront une incidence sur l'ensemble des règles de films obtenues. Pour vous aider à déterminer quels paramètres conviennent le mieux pour obtenir cet ensemble de règles, créons un graphique du nombre de règles. Dans cet exercice, vous allez créer un graphique afin de décider de la combinaison de paramètres la plus appropriée à utiliser dans la fonction apriori().

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Analyse des paniers d'achats en R

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Set of confidence levels
confidenceLevels = seq(from=0.95, to=0.5, by=-0.05)

# Create empty vector
rules_sup04 = NULL

# Apriori algorithm with a support level of 40%
for (i in 1:length(___)) {
  rules_sup04[i] = 
  ___(apriori(movie_trx,
                 parameter=list(sup=___, 
                                conf=confidenceLevels[i],
                                target="___")))
}
Modifier et exécuter le code