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

ćwiczenie

Mapy cieplne z metryką lift

Założycielka serwisu jest zadowolona z przygotowanej przez ciebie mapy cieplnej. Po dalszej rozmowie o projekcie dochodzisz jednak do wniosku, że przed podjęciem ostatecznej decyzji o wyborze filmów do licencjonowania warto przeanalizować dodatkowe metryki. Założycielka proponuje w szczególności wybrać taką, która pokaże, czy wartości wsparcia są wyższe, niż można by się spodziewać na podstawie indywidualnych wartości wsparcia poszczególnych filmów.

Przypominasz sobie, że dobrze nadaje się do tego metryka lift – i postanawiasz jej użyć. Pamiętasz też, że lift ma istotny próg wynoszący 1,0, dlatego decydujesz się zastąpić pasek kolorów adnotacjami, aby móc jednoznacznie sprawdzić, czy dana wartość przekracza 1,0. Reguły z poprzedniego ćwiczenia są dostępne jako rules.

Instrukcje

100 XP
  • Zaimportuj seaborn pod standardowym aliasem.
  • Przekształć obiekt DataFrame zawierający reguły w macierz przy użyciu metryki lift.
  • Wygeneruj mapę cieplną z włączonymi adnotacjami i wyłączonym paskiem kolorów.