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

ćwiczenie

Wizualizacja reguł za pomocą wykresu współrzędnych równoległych

Twoja wizualizacja z poprzedniego ćwiczenia przekonała założycielkę firmy, że granica wsparcia i zaufania jest warta głębszej analizy. Proponuje teraz, abyś wyodrębnił fragment tej granicy i zwizualizował jej zawartość. Ponieważ reguły leżące na granicy są mocne według większości popularnych metryk, uważa, że wystarczy pokazać samo istnienie reguły – bez uwzględniania jej intensywności według konkretnej metryki.

Dochodzisz do wniosku, że wykres współrzędnych równoległych idealnie sprawdzi się w takim przypadku. Dane zostały wczytane jako onehot. Dostępne są też apriori(), association_rules() i parallel_coordinates(), a biblioteka pandas jest dostępna jako pd. Funkcja rules_to_coordinates() jest już zdefiniowana i gotowa do użycia.

Instrukcje

100 XP
  • Uzupełnij wywołanie algorytmu Apriori, ustawiając minimalne wsparcie na poziomie 0,05.
  • Oblicz reguły asocjacyjne, używając minimalnego progu zaufania równego 0,50. Jest on wystarczająco wysoki, aby uchwycić wyłącznie punkty w pobliżu górnej części granicy wsparcia i zaufania.
  • Przekształć reguły we współrzędne.
  • Narysuj wykres współrzędnych za pomocą parallel_coordinates().