Alegerea unui prag de suport
Managerul magazinului online de cadouri analizează rezultatele pe care le-ai furnizat din exercițiul anterior și te felicită pentru treaba bună. Totuși, ea ridică o problemă: toate seturile de articole identificate conțin un singur articol. Te întreabă dacă ar fi posibil să folosești o regulă mai puțin restrictivă și să generezi mai multe seturi de articole, inclusiv unele cu mai multe elemente.
După ce ești de acord, te gândești la ce ar putea explica lipsa seturilor cu mai mult de 1 articol. Nu poate fi parametrul max_len, deoarece acesta a fost setat la trei. Decizi că trebuie să fie suportul și hotărăști să testezi două valori diferite, verificând de fiecare dată câte seturi de articole suplimentare sunt generate. Reține că pandas este disponibil ca pd, iar datele codificate one-hot sunt disponibile ca onehot.
Acest exercițiu face parte din cursul
Analiza coșului de cumpărături în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Import apriori from mlxtend
from mlxtend.____ import ____
# Compute frequent itemsets using a support of 0.003 and length of 3
frequent_itemsets_1 = apriori(onehot, min_support = ____,
max_len = ____, use_colnames = True)
# Compute frequent itemsets using a support of 0.001 and length of 3
frequent_itemsets_2 = apriori(onehot, min_support = ____,
____, use_colnames = True)
# Print the number of freqeuent itemsets
print(len(frequent_itemsets_1), len(frequent_itemsets_2))