ÎncepețiÎncepe gratuit

Rafinarea suportului cu ajutorul încrederii

După ce ai raportat rezultatele din exercițiul anterior, biblioteca te întreabă despre direcția relației. Ar trebui să folosească Harry Potter pentru a promova Twilight sau Twilight pentru a promova Harry Potter?

Gândindu-te la asta, decizi să calculezi metrica de încredere, care are o direcție, spre deosebire de suport. O vei calcula atât pentru {Potter} \(\rightarrow\) {Twilight}, cât și pentru {Twilight} \(\rightarrow\) {Potter}. DataFrame-ul books a fost importat deja, conținând câte o coloană pentru fiecare carte: Potter și Twilight.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza coșului de cumpărături în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Calculează suportul pentru {Potter, Twilight}.
  • Calculează suportul pentru {Potter}.
  • Calculează suportul pentru {Twilight}.
  • Calculează încrederea pentru {Potter} \(\rightarrow\) {Twilight} și {Twilight} \(\rightarrow\) {Potter}.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Compute support for Potter and Twilight
supportPT = np.logical_and(____, ____).mean()

# Compute support for Potter
supportP = books['Potter'].____

# Compute support for Twilight
supportT = ____

# Compute confidence for both rules
confidencePT = supportPT / ____
confidenceTP = ____ / supportT

# Print results
print('{0:.2f}, {1:.2f}'.format(confidencePT, confidenceTP))
Editează și rulează codul