सपोर्ट थ्रेशोल्ड चुनना
ऑनलाइन गिफ्ट स्टोर की मैनेजर पिछले अभ्यास से दिए गए आपके नतीजे देखती हैं और अच्छे काम के लिए आपकी सराहना करती हैं। लेकिन वह एक मुद्दा उठाती हैं: आपने जिन भी आइटमसेट पहचाने, वे सभी केवल एक ही आइटम वाले हैं। वह पूछती हैं कि क्या कोई कम प्रतिबंधात्मक नियम अपनाना संभव है ताकि और अधिक आइटमसेट बन सकें, जिनमें कई आइटम वाले सेट भी शामिल हों।
आप इस पर सहमत होते हैं और सोचते हैं कि 1 से अधिक आइटम वाले आइटमसेट की कमी की क्या वजह हो सकती है। यह max_len पैरामीटर नहीं हो सकता, क्योंकि उसे तीन पर सेट किया गया था। आप तय करते हैं कि वजह सपोर्ट होगी और आप दो अलग-अलग मानों को टेस्ट करने का निर्णय लेते हैं, हर बार यह जाँचते हुए कि कितने अतिरिक्त आइटमसेट जनरेट होते हैं। ध्यान दें कि pandas pd के रूप में उपलब्ध है और वन-हॉट एन्कोडेड डेटा onehot के रूप में उपलब्ध है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Market Basket Analysis
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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))