ÎncepețiÎncepe gratuit

Utilizarea filtrării cu mai multe metrici pentru promovarea încrucișată a cărților

Ca ultimă solicitare, fondatoarea start-up-ului de vânzare de cărți electronice îți cere să aplici filtre suplimentare. Încercarea anterioară a returnat 82 de reguli, dar ea și-a dorit doar una. Setul de date rules este din nou disponibil în consolă. Metrica Zhang a fost calculată pentru tine și inclusă în DataFrame-ul rules, sub numele de coloană zhang.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza coșului de cumpărături în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Setează pragul pentru lift să fie mai mare de 1,5.
  • Folosește un prag pentru conviction de 1,0.
  • Impune ca metrica Zhang să fie mai mare de 0,65.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Set the lift threshold to 1.5
rules = rules[rules['____'] > ____]

# Set the conviction threshold to 1.0
rules = rules[____]

# Set the threshold for Zhang's rule to 0.65
rules = ____

# Print rule
print(rules[['antecedents','consequents']])
Editează și rulează codul