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

ćwiczenie

Generowanie reguł asocjacyjnych

W ostatnim ćwiczeniu poprzedniej sekcji obliczyłeś(-aś) zbiory elementów dla właściciela sklepu z gadżetami, korzystając z algorytmu Apriori. Poinformowałeś(-aś) właściciela, że obniżenie progu wsparcia z 0,005 do 0,003 zwiększyło liczbę zbiorów elementów z 9 do 91. Kolejne obniżenie do 0,001 zwiększyło tę liczbę do 429. Zadowolony z wykonanej analizy opisowej kierownik sklepu prosi cię teraz o wyznaczenie reguł asocjacyjnych na podstawie dwóch wyznaczonych zbiorów częstych elementów.

Zwróć uwagę, że biblioteka pandas jest już zaimportowana jako pd, a dwa zbiory częstych elementów są dostępne jako frequent_itemset_1 i frequent_itemset_2. Twoim zadaniem jest określenie, jakie reguły asocjacyjne można wydobyć z tych zbiorów.

Instrukcje

100 XP
  • Zaimportuj z biblioteki mlxtend algorytm obliczający reguły asocjacyjne na podstawie wyników algorytmu apriori.
  • Uzupełnij polecenie, aby obliczyć reguły asocjacyjne dla frequent_itemsets_1, używając metryki support i progu 0.0015.
  • Uzupełnij polecenie, aby obliczyć reguły asocjacyjne dla frequent_itemsets_2, używając metryki support i progu 0.0015.