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複数指標でのフィルタリングを使って書籍をクロスプロモーションする

最後の依頼として、電子書籍販売スタートアップの創業者から、さらに絞り込みを行ってほしいと言われました。前回の試行では 82 個のルールが返されましたが、彼女が求めていたのは 1 つだけでした。rules データセットはコンソールで再び利用できます。なお、Zhang の指標はすでに計算済みで、rules の DataFrame に zhang という列名で含まれています。

この演習はコースの一部です

Python で学ぶマーケットバスケット分析

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演習の手順

  • リフトのしきい値を 1.5 より大きく設定します。
  • 確信度（conviction）のしきい値を 1.0 にします。
  • Zhang の指標を 0.65 より大きいものに限定します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Set the lift threshold to 1.5
rules = rules[rules['____'] > ____]

# Set the conviction threshold to 1.0
rules = rules[____]

# Set the threshold for Zhang's rule to 0.65
rules = ____

# Print rule
print(rules[['antecedents','consequents']])
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