1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Analiza koszyka zakupowego w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Agregacja i filtrowanie

W filmie pomagaliśmy menedżerce sklepu z upominkami rozmieścić sekcje w jej sklepie stacjonarnym zgodnie z regułami asocjacyjnymi. Układ sklepu wymagał pogrupowania sekcji w dwie pary typów produktów. Po zastosowaniu zaawansowanych technik filtrowania zaproponowaliśmy poniższy plan rozmieszczenia.

The image shows the store layout that was selected in the video.

Menedżerka sklepu prosi cię teraz o przygotowanie kolejnej propozycji planu rozmieszczenia, ale według innego kryterium: każda para sekcji powinna zawierać jeden produkt o wysokim wsparciu i jeden o niskim wsparciu. Dane w zmiennej aggregated zostały już zagregowane i zakodowane metodą one-hot. Ponadto apriori() oraz association_rules() zostały zaimportowane z mlxtend.

Instrukcje

100 XP
  • Wygeneruj zbiór częstych zestawów elementów z minimalnym progiem wsparcia równym 0,0001.
  • Zidentyfikuj wszystkie reguły z minimalnym progiem wsparcia równym 0,0001.
  • Wybierz wszystkie reguły, dla których wsparcie poprzednika jest większe niż 0,35.
  • Wybierz wszystkie reguły, dla których maksymalne wsparcie konsekwentu jest niższe niż 0,35.