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एक फंक्शन से conviction निकालना

ट्रायल प्रोजेक्ट की सफल समाप्ति के बाद, ईबुक स्टार्ट-अप की फाउंडर आपको एक बड़े प्रोजेक्ट के लिए हायर करने का फैसला करती हैं. वह पूछती हैं कि क्या आप goodreads-10k डेटासेट में हर किताबों की जोड़ी के लिए conviction निकाल सकते हैं, ताकि वह वेबसाइट पर किन किताबों को एक-दूसरे के पास दिखाना है, यह तय कर सकें.

आप यह काम लेने के लिए राज़ी हो जाते हैं, लेकिन समझते हैं कि conviction बार-बार निकालना होगा, इसलिए इसे निकालने का एक ज्यादा कुशल तरीका चाहिए. आप तय करते हैं कि इसके लिए एक फंक्शन लिखेंगे. यह pandas DataFrame की दो कॉलम इनपुट के रूप में लेगा—एक antecedent और एक consequent—और conviction मेट्रिक आउटपुट करेगा. ध्यान दें, pandas pd नाम से और numpy np नाम से उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Market Basket Analysis

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • antecedent के लिए support निकालें और उसे supportA में असाइन करें.
  • NOT consequent के लिए support निकालें.
  • antecedent और NOT consequent के लिए support निकालें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

def conviction(antecedent, consequent):
	# Compute support for antecedent AND consequent
	supportAC = np.logical_and(antecedent, consequent).mean()

	# Compute support for antecedent
	supportA = ____.____()

	# Compute support for NOT consequent
	supportnC = 1.0 - ____.____()

	# Compute support for antecedent and NOT consequent
	supportAnC = ____ - supportAC

    # Return conviction
	return supportA * supportnC / supportAnC
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