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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 fixer les seuils à utiliser pour le support minimal, la confiance ou éventuellement la mesure de lift. Les paramètres ajoutés à la fonction apriori() auront un impact sur l’ensemble des règles de films obtenues. Pour vous aider à déterminer les paramètres les plus appropriés pour obtenir cet ensemble de règles, créons un graphique du nombre de règles. Dans cet exercice, vous allez créer un graphique afin de choisir la combinaison de paramètres la plus pertinente à utiliser dans la fonction apriori().

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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