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कॉन्फिडेंस के साथ सपोर्ट को परिष्कृत करना

पिछले अभ्यास से अपनी फाइंडिंग्स बताने के बाद, लाइब्रेरी आपसे रिलेशनशिप की दिशा के बारे में पूछती है. क्या उन्हें Harry Potter का उपयोग Twilight को प्रमोट करने के लिए करना चाहिए या Twilight का उपयोग Harry Potter को प्रमोट करने के लिए?

इस पर सोचने के बाद, आप कॉन्फिडेंस मेट्रिक निकालने का निर्णय लेते हैं, जिसकी एक दिशा होती है, जबकि सपोर्ट की नहीं. आप इसे दोनों दिशाओं के लिए निकालेंगे: {Potter} \(\rightarrow\) {Twilight} और {Twilight} \(\rightarrow\) {Potter}. आपके लिए DataFrame books इम्पोर्ट किया गया है, जिसमें प्रत्येक किताब के लिए एक कॉलम है: Potter और Twilight.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Market Basket Analysis

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • {Potter, Twilight} का सपोर्ट निकालें.
  • {Potter} का सपोर्ट निकालें.
  • {Twilight} का सपोर्ट निकालें.
  • {Potter} \(\rightarrow\) {Twilight} और {Twilight} \(\rightarrow\) {Potter} की कॉन्फिडेंस निकालें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Compute support for Potter and Twilight
supportPT = np.logical_and(____, ____).mean()

# Compute support for Potter
supportP = books['Potter'].____

# Compute support for Twilight
supportT = ____

# Compute confidence for both rules
confidencePT = supportPT / ____
confidenceTP = ____ / supportT

# Print results
print('{0:.2f}, {1:.2f}'.format(confidencePT, confidenceTP))
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