Выбор порога поддержки
Менеджер онлайн-магазина подарков изучает результаты, которые вы предоставили в предыдущем упражнении, и хвалит вас за хорошую работу. Однако она обращает внимание на одну проблему: все выявленные вами наборы элементов содержат только один элемент. Она спрашивает, можно ли использовать менее строгое правило и сгенерировать больше наборов, в том числе включающих несколько элементов.
Вы соглашаетесь и начинаете думать, чем может объясняться отсутствие наборов с более чем одним элементом. Дело не в параметре max_len — он был установлен равным трём. Вы решаете, что причина в поддержке, и проверяете два разных значения, каждый раз оценивая, сколько дополнительных наборов удаётся сгенерировать. Обратите внимание: pandas доступен как pd, а данные в формате унитарного кодирования — как onehot.
Это упражнение является частью курса
Анализ рыночных корзин на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Import apriori from mlxtend
from mlxtend.____ import ____
# Compute frequent itemsets using a support of 0.003 and length of 3
frequent_itemsets_1 = apriori(onehot, min_support = ____,
max_len = ____, use_colnames = True)
# Compute frequent itemsets using a support of 0.001 and length of 3
frequent_itemsets_2 = apriori(onehot, min_support = ____,
____, use_colnames = True)
# Print the number of freqeuent itemsets
print(len(frequent_itemsets_1), len(frequent_itemsets_2))