НачатьНачать бесплатно

Уточнение результатов с помощью лифта

Вы снова сообщаете результаты библиотеке: используйте «Сумерки» для продвижения «Гарри Поттера», поскольку это правило имеет более высокий показатель достоверности. Библиотека благодарит вас за предложение, но просит подтвердить, что данная связь является значимой, с помощью ещё одного показателя.

Вы вспоминаете, что здесь может пригодиться лифт. Если лифт меньше 1, это означает, что «Гарри Поттер» и «Сумерки» встречаются вместе реже, чем ожидалось бы при случайном сочетании. Как и в двух предыдущих упражнениях, DataFrame books уже импортирован, а также библиотека numpy под псевдонимом np.

Это упражнение является частью курса

Анализ рыночных корзин на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Вычислите поддержку для {Potter, Twilight}.
  • Вычислите поддержку для {Potter}.
  • Вычислите поддержку для {Twilight}.
  • Вычислите лифт для {Potter} \(\rightarrow\) {Twilight}.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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

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

# Compute support for Twilight
supportT = ____.mean()

# Compute lift
lift = ____ / (supportP * ____)

# Print lift
print("Lift: %.2f" % lift)
Редактировать и запускать код