散布図でのプルーニング

前の演習であなたが提案したバットマン中心のストリーミング施策を見て、創業者は最初の計画がやや狭すぎたと気づきました。初期タイトルに注目するのではなく、アソシエーションルール全体の一般的なパターンに焦点を当て、そのうえでプルーニングを行ってほしいと依頼されます。目標は、強力な関連を多く見つけることです。

幸い、散布図の作成方法を学んだばかりですね。多くの一般的な指標で最適なルールは confidence-support の境界上に位置するため、まずは support と confidence をプロットすることから始めましょう。ワンホットエンコード済みのデータは onehot として読み込まれており使用できます。さらに、apriori() と association_rules() はインポート済みで、pandas は pd として利用できます。