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Escolhendo os parâmetros certos para filmes

Você ainda está em dúvida sobre quais parâmetros adicionar na função apriori(). Em particular, é preciso definir os limiares para o suporte mínimo, a confiança e, eventualmente, a medida de lift. Os parâmetros adicionados à função apriori() vão impactar o conjunto de regras de filmes que obtemos. Para ajudar a decidir quais parâmetros são mais adequados para obter esse conjunto de regras, vamos criar um gráfico com o número de regras. Neste exercício, você vai criar um gráfico para decidir a combinação de parâmetros mais apropriada a ser usada na função apriori().

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exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Set of confidence levels
confidenceLevels = seq(from=0.95, to=0.5, by=-0.05)

# Create empty vector
rules_sup04 = NULL

# Apriori algorithm with a support level of 40%
for (i in 1:length(___)) {
  rules_sup04[i] = 
  ___(apriori(movie_trx,
                 parameter=list(sup=___, 
                                conf=confidenceLevels[i],
                                target="___")))
}
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