MulaiMulai sekarang secara gratis

Menerapkan aturan Zhang

Pada Bab 2, kita mempelajari bahwa aturan Zhang adalah ukuran kontinu dari asosiasi antara dua item yang bernilai pada interval [-1,+1]. Nilai -1 menunjukkan asosiasi yang sepenuhnya negatif dan nilai +1 menunjukkan asosiasi yang sepenuhnya positif. Di latihan ini, Anda akan menentukan apakah aturan Zhang dapat digunakan untuk menyaring ulang sekumpulan aturan yang saat ini digunakan sebuah toko suvenir untuk mempromosikan produk.

Perhatikan bahwa frequent itemsets telah dihitung untuk Anda dan tersedia sebagai frequent_itemsets. Selain itu, zhangs_rule() telah didefinisikan dan association_rules() telah diimpor dari mlxtend. Anda akan mulai dengan menghitung ulang kumpulan aturan awal. Setelah itu, Anda akan menerapkan metrik Zhang untuk memilih hanya aturan dengan asosiasi yang tinggi dan positif.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Analisis Market Basket dengan Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

  • Hasilkan kumpulan association rules dengan nilai lift minimal 1.00.
  • Tetapkan ambang dukungan anteseden sebesar 0,005.
  • Hitung aturan Zhang dan tempatkan keluarannya ke kolom zhang di rules.
  • Pilih aturan yang memiliki metrik Zhang lebih besar dari 0,98.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Generate the initial set of rules using a minimum lift of 1.00
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric = "____", min_threshold = ____)

# Set antecedent support to 0.005
rules = rules[rules['____'] > 0.005]

# Set consequent support to 0.005
rules = rules[rules['consequent support'] > 0.005]

# Compute Zhang's rule
rules['zhang'] = ____(____)

# Set the lower bound for Zhang's rule to 0.98
rules = rules[____['zhang'] > 0.98]
print(rules[['antecedents', 'consequents']])
Edit dan Jalankan Kode