ÎncepețiÎncepe gratuit

Definirea metricii lui Zhang

În general, atunci când vrem să efectuăm o operație de mai multe ori, scriem o funcție, în loc să codificăm fiecare instanță individual. În acest exercițiu, vei defini o funcție pentru metrica lui Zhang, care primește o antecedentă și un consecvent și returnează valoarea metricii. Pe măsură ce problemele din capitolul următor devin tot mai complexe, o modalitate convenabilă de a calcula o metrică va simplifica semnificativ lucrurile.

Reține că numpy a fost importat ca np, iar pandas a fost importat ca pd. De asemenea, amintește-ți că expresia metricii lui Zhang în termeni de calcule de suport este:

$$Zhang(A \rightarrow B) = $$ $$\frac{Support(A \& B) - Support(A) Support(B)}{ max[Support(AB) (1-Support(A)), Support(A)(Support(B)-Support(AB))]}$$

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza coșului de cumpărături în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Definește valorile de suport ale antecedenței și consecventului în mod individual.
  • Definește suportul pentru {antecedent, consecvent}.
  • Completează expresiile pentru numărător și numitor.
  • Completează expresia pentru metrica lui Zhang.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Define a function to compute Zhang's metric
def zhang(antecedent, consequent):
	# Compute the support of each book
	supportA = antecedent.____
	supportC = consequent.____

	# Compute the support of both books
	supportAC = np.____(antecedent, consequent).____

	# Complete the expressions for the numerator and denominator
	numerator = supportAC - supportA*supportC
	denominator = ___(supportAC*(1-supportA), supportA*(supportC-supportAC))

	# Return Zhang's metric
	return numerator / denominator
Editează și rulează codul