ÎncepețiÎncepe gratuit

Aplicarea regulii lui Zhang

În Capitolul 2, am aflat că regula lui Zhang este o măsură continuă a asocierii dintre două articole, cu valori în intervalul [-1, +1]. O valoare de -1 indică o asociere perfect negativă, iar o valoare de +1 indică o asociere perfect pozitivă. În acest exercițiu, vei determina dacă regula lui Zhang poate fi folosită pentru a rafina un set de reguli pe care un magazin de cadouri le utilizează în prezent pentru promovarea produselor.

Reține că seturile de articole frecvente au fost calculate în prealabil și sunt disponibile ca frequent_itemsets. De asemenea, zhangs_rule() a fost definită, iar association_rules() a fost importată din mlxtend. Vei începe prin a recalcula setul original de reguli, după care vei aplica metrica lui Zhang pentru a selecta doar regulile cu o asociere ridicată și pozitivă.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza coșului de cumpărături în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Generează setul de reguli de asociere cu o valoare a lift-ului de cel puțin 1,00.
  • Setează pragul de suport al antecedentului la 0,005.
  • Calculează regula lui Zhang și atribuie rezultatul coloanei zhang din rules.
  • Selectează regulile care au o metrică Zhang mai mare de 0,98.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Generate the initial set of rules using a minimum lift of 1.00
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric = "____", min_threshold = ____)

# Set antecedent support to 0.005
rules = rules[rules['____'] > 0.005]

# Set consequent support to 0.005
rules = rules[rules['consequent support'] > 0.005]

# Compute Zhang's rule
rules['zhang'] = ____(____)

# Set the lower bound for Zhang's rule to 0.98
rules = rules[____['zhang'] > 0.98]
print(rules[['antecedents', 'consequents']])
Editează și rulează codul