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Cartes thermiques avec lift

La fondatrice apprécie la carte thermique que vous avez produite pour sa plateforme de streaming. Après avoir approfondi le projet, vous décidez toutefois qu’il est important d’examiner d’autres métriques avant de choisir définitivement quels films acquérir. En particulier, la fondatrice suggère de sélectionner une métrique indiquant si les valeurs de support sont plus élevées que ce à quoi l’on s’attendrait compte tenu des supports individuels des films.

Vous vous rappelez que le lift répond bien à cet objectif et décidez de l’utiliser comme métrique. Vous vous souvenez aussi que le lift a un seuil important à 1,0 et jugez utile de remplacer la barre de couleurs par des annotations, afin de voir rapidement si une valeur est supérieure à 1,0. Notez que les règles de l’exercice précédent sont disponibles sous rules.

Cet exercice fait partie du cours

Analyse des paniers d’achat en Python

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Instructions

  • Importez seaborn avec son alias standard.
  • Transformez le DataFrame contenant les règles en matrice en utilisant la métrique de lift.
  • Générez une carte thermique avec les annotations activées et la barre de couleurs désactivée.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import seaborn under its standard alias
____

# Transform the DataFrame of rules into a matrix using the lift metric
pivot = rules.____(index = 'consequents', 
                   columns = 'antecedents', values= '____')

# Generate a heatmap with annotations on and the colorbar off
sns.heatmap(pivot, annot = ____, ____)
plt.yticks(rotation=0)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()
Modifier et exécuter le code