การเลือกค่า support threshold
ผู้จัดการร้านขายของขวัญออนไลน์ดูผลลัพธ์ที่คุณส่งให้จากแบบฝึกหัดก่อนหน้าและชื่นชมในงานที่ทำได้ดี อย่างไรก็ตาม เธอตั้งข้อสังเกตว่า itemset ทั้งหมดที่ระบุได้มีเพียงรายการสินค้าเดียวเท่านั้น เธอถามว่าจะสามารถใช้กฎที่ผ่อนคลายมากขึ้นและสร้าง itemset ได้มากขึ้นได้หรือไม่ โดยอาจรวมถึง itemset ที่มีสินค้าหลายรายการด้วย
หลังจากตกลงที่จะลองทำ คุณก็คิดว่าอะไรที่ทำให้ไม่มี itemset ที่มีมากกว่า 1 รายการ คงไม่ใช่พารามิเตอร์ max_len เพราะตั้งค่าไว้ที่ 3 แล้ว จึงสรุปว่าน่าจะเป็นเรื่องของ support และตัดสินใจทดสอบค่าสองค่าที่แตกต่างกัน โดยแต่ละครั้งจะตรวจสอบว่าได้ itemset เพิ่มขึ้นมากแค่ไหน ทั้งนี้ pandas พร้อมใช้งานในชื่อ pd และข้อมูลที่เข้ารหัสแบบ one-hot พร้อมใช้งานในชื่อ onehot
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Market Basket Analysis ด้วย Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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))