Memilih parameter film yang tepat
Anda masih mempertimbangkan cara menentukan parameter mana yang akan ditambahkan ke fungsi apriori(). Secara khusus, Anda perlu memutuskan ambang batas yang akan digunakan untuk ukuran minimum support, confidence, atau bahkan lift.
Parameter yang ditambahkan ke fungsi apriori() akan berdampak pada himpunan aturan film yang kita peroleh. Untuk membantu menentukan parameter yang paling sesuai guna memperoleh himpunan aturan film, mari kita buat plot jumlah aturan.
Pada latihan ini, Anda akan membuat plot untuk memutuskan kombinasi parameter yang paling tepat untuk digunakan dalam fungsi apriori().
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Analisis Keranjang Belanja di R
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# Set of confidence levels
confidenceLevels = seq(from=0.95, to=0.5, by=-0.05)
# Create empty vector
rules_sup04 = NULL
# Apriori algorithm with a support level of 40%
for (i in 1:length(___)) {
rules_sup04[i] =
___(apriori(movie_trx,
parameter=list(sup=___,
conf=confidenceLevels[i],
target="___")))
}