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मल्टी-मैट्रिक फ़िल्टरिंग का उपयोग करके किताबों को क्रॉस-प्रमोट करना

अंतिम अनुरोध के रूप में, ईबुक बेचने वाले स्टार्ट-अप की संस्थापक आपसे अतिरिक्त फ़िल्टरिंग करने को कहती हैं. आपके पिछले प्रयास में 82 नियम लौटे थे, लेकिन वह केवल एक चाहती थीं. rules डेटासेट फिर से कंसोल में उपलब्ध करा दिया गया है. अंत में, Zhang का मेट्रिक आपके लिए compute कर दिया गया है और rules DataFrame में zhang कॉलम हेडर के तहत शामिल है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Market Basket Analysis

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • lift थ्रेशहोल्ड 1.5 से अधिक सेट करें.
  • conviction थ्रेशहोल्ड 1.0 रखें.
  • Zhang का मेट्रिक 0.65 से अधिक होना आवश्यक रखें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Set the lift threshold to 1.5
rules = rules[rules['____'] > ____]

# Set the conviction threshold to 1.0
rules = rules[____]

# Set the threshold for Zhang's rule to 0.65
rules = ____

# Print rule
print(rules[['antecedents','consequents']])
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