Фильтрация по поддержке и убеждённости
В видеоуроке мы рассказывали о вашей консультационной работе для основателя стартапа по продаже электронных книг. Основатель передал вам DataFrame rules, подготовленный ранее работавшим в компании специалистом по данным. Он содержит столбцы с антецедентами и консеквентами, а также значения различных метрик для каждого правила.
Ваша задача — применить многокритериальную фильтрацию к набору данных, чтобы выявить потенциально полезные правила. Обратите внимание, что pandas доступен как pd, numpy — как np, а DataFrame rules уже определён и готов к использованию.
Это упражнение является частью курса
Анализ рыночных корзин на Python
Инструкции к упражнению
- Используйте метод
.head()совместно с print, чтобы просмотреть набор данных. - Выберите подмножество правил, у которых поддержка антецедента превышает 0,05.
- Выберите подмножество правил, у которых поддержка консеквента превышает 0,02.
- Выберите подмножество правил, у которых убеждённость превышает 1,01.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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)