Filtrare cu ajutorul suportului și al convicției
În video, am discutat despre activitatea de consultanță pe care o desfășori pentru fondatorul unui start-up de vânzare de e-book-uri. Fondatorul ți-a pus la dispoziție DataFrame-ul rules, care conține munca unui om de știință al datelor angajat anterior. Acesta include coloane pentru antecedente și consecvente, împreună cu performanța fiecărei reguli în raport cu o serie de metrici.
Obiectivul tău este să aplici filtrare pe mai multe metrici asupra setului de date, pentru a identifica reguli potențial utile. Reține că pandas este disponibil ca pd și numpy ca np. De asemenea, rules a fost definit și este disponibil.
Acest exercițiu face parte din cursul
Analiza coșului de cumpărături în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Folosește metoda
.head()cu print pentru a previzualiza setul de date. - Selectează subsetul de reguli cu un suport al antecedentului mai mare de 0,05.
- Selectează subsetul de reguli cu un suport al consecventului mai mare de 0,02.
- Selectează subsetul de reguli cu o convicție mai mare de 1,01.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Preview the rules DataFrame using the .head() method
print(____)
# Select the subset of rules with antecedent support greater than 0.05
rules = rules[rules['antecedent support'] > ____]
# Select the subset of rules with a consequent support greater than 0.02
rules = rules[____]
# Select the subset of rules with a conviction greater than 1.01
rules = ____
# Print remaining rules
print(rules)