적절한 영화 매개변수 선택하기
여러분은 아직 apriori() 함수에 어떤 매개변수를 넣어야 할지 고민하고 있어요. 특히 최소 지지도(support), 신뢰도(confidence), 그리고 경우에 따라 리프트(lift)의 임계값을 어떻게 정할지가 필요합니다.
apriori() 함수에 추가하는 매개변수는 도출되는 영화 규칙 집합에 영향을 줍니다. 어떤 매개변수 조합이 영화 규칙을 얻기에 가장 적절한지 판단하기 위해, 규칙의 개수를 시각화해 보죠.
이 연습 문제에서는 apriori() 함수에 사용할 가장 적절한 매개변수 조합을 결정하기 위해 규칙 개수에 대한 플롯을 만들어 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Market Basket Analysis
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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="___")))
}