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

ćwiczenie

Promowanie e-booków za pomocą conviction

W poprzednim ćwiczeniu zdefiniowaliśmy funkcję do obliczania conviction i zastosowaliśmy ją do wszystkich dwuksiążkowych permutacji zbioru danych goodreads-10k. W tym ćwiczeniu przetestujesz tę funkcję na trzech najpopularniejszych książkach, które pojawiły się we wcześniejszych ćwiczeniach: Igrzyska śmierci, Harry Potter i Zmierzch.

Funkcja jest już zdefiniowana i dostępna jako conviction. Przyjmuje ona dwa argumenty: poprzednik (antecedent) i następnik (consequent). Kolumny z wcześiejszego DataFrame books są dostępne jako trzy osobne DataFrames: potter, twilight i hunger.

Instrukcje

100 XP
  • Oblicz conviction dla {Zmierzch} \(\rightarrow\) {Potter} i {Potter} \(\rightarrow\) {Zmierzch}.
  • Oblicz conviction dla {Zmierzch} \(\rightarrow\) {Hunger} i {Hunger} \(\rightarrow\) {Zmierzch}.
  • Oblicz conviction dla {Potter} \(\rightarrow\) {Hunger} i {Hunger} \(\rightarrow\) {Potter}.