शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

लिफ्ट के साथ हीटमैप्स

संस्थापक को उनके स्ट्रीमिंग सर्विस के लिए बनाया गया आपका हीटमैप पसंद आया है। लेकिन आगे की चर्चा के बाद, आप दोनों इस निष्कर्ष पर पहुँचते हैं कि किन फिल्मों के लाइसेंस लेने हैं, यह तय करने से पहले अन्य मेट्रिक्स भी देखना ज़रूरी है। खासकर, संस्थापक सुझाती हैं कि ऐसा मेट्रिक चुनें जो यह बताए कि संयुक्त सपोर्ट, फिल्मों के व्यक्तिगत सपोर्ट मूल्यों के आधार पर हमारी अपेक्षा से अधिक है या नहीं।

आपको याद आता है कि लिफ्ट यह काम अच्छी तरह करता है, इसलिए आप इसे मेट्रिक के रूप में चुनते हैं। आपको यह भी याद है कि लिफ्ट का 1.0 पर एक महत्वपूर्ण थ्रेशहोल्ड होता है, और आप तय करते हैं कि कलरबार की जगह एनोटेशन दिखाना बेहतर रहेगा ताकि आप देख सकें कि कोई मान 1.0 से बड़ा है या नहीं। ध्यान दें कि पिछले अभ्यास से प्राप्त नियम rules के रूप में उपलब्ध हैं।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Market Basket Analysis

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • seaborn को उसके मानक उपनाम के साथ इम्पोर्ट करें.
  • नियमों वाले DataFrame को लिफ्ट मेट्रिक का उपयोग करके एक मैट्रिक्स में बदलें.
  • एनोटेशन ऑन और कलरबार ऑफ के साथ एक हीटमैप बनाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import seaborn under its standard alias
____

# Transform the DataFrame of rules into a matrix using the lift metric
pivot = rules.____(index = 'consequents', 
                   columns = 'antecedents', values= '____')

# Generate a heatmap with annotations on and the colorbar off
sns.heatmap(pivot, annot = ____, ____)
plt.yticks(rotation=0)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()
कोड संपादित करें और चलाएँ