Calcularea convicției
După ce a aflat de sfaturile utile pe care le-ai oferit bibliotecii, fondatoarea unui mic start-up de vânzare de cărți electronice te contactează pentru servicii de consultanță. Ca test al abilităților tale, te roagă să calculezi convicția pentru regula {Potter} \(\rightarrow\) {Hunger}, pentru a decide dacă să plaseze cărțile una lângă alta pe site-ul companiei. Din fericire, ai în continuare acces la datele goodreads-10k, disponibile ca books. De asemenea, pandas a fost importat ca pd, iar numpy ca np.
Acest exercițiu face parte din cursul
Analiza coșului de cumpărături în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Calculează suportul pentru {Potter} și atribuie-l variabilei
supportP. - Calculează suportul pentru NOT {Hunger}.
- Calculează suportul pentru {Potter} și NOT {Hunger}.
- Completează expresia pentru metrica convicției în instrucțiunea return.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Compute support for Potter AND Hunger
supportPH = np.logical_and(books['Potter'], books['Hunger']).mean()
# Compute support for Potter
supportP = ____.mean()
# Compute support for NOT Hunger
supportnH = 1.0 - books['____'].mean()
# Compute support for Potter and NOT Hunger
supportPnH = ____ - supportPH
# Compute and print conviction for Potter -> Hunger
conviction = ____ * supportnH / supportPnH
print("Conviction: %.2f" % conviction)