Zhang 규칙 적용하기
2장에서 Zhang 규칙은 두 항목 간의 연관성을 [-1,+1] 구간의 연속형 값으로 측정한다고 배웠어요. -1은 완전한 음의 연관, +1은 완전한 양의 연관을 의미해요. 이번 연습 문제에서는 선물 가게에서 현재 사용 중인 판촉 규칙을 Zhang 규칙으로 더 정교하게 다듬을 수 있는지 확인해 볼 거예요.
자주 등장하는 아이템 집합은 이미 계산되어 frequent_itemsets로 제공돼요. 또한 zhangs_rule()이 정의되어 있고, association_rules()는 mlxtend에서 임포트되어 있어요. 먼저 원래의 규칙 집합을 다시 계산한 뒤, Zhang 지표를 적용해 높은 양의 연관성을 가진 규칙만 선택할 거예요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Market Basket Analysis
연습 안내
- lift 값이 최소 1.00인 연관 규칙 집합을 생성하세요.
- 전건 지지도 임계값을 0.005로 설정하세요.
- Zhang 규칙 값을 계산해
rules의zhang열에 할당하세요. - Zhang 지표가 0.98보다 큰 규칙만 선택하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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']])