BaşlayınÜcretsiz başlayın

Zhang kuralını uygulama

  1. Bölümde, Zhang kuralının iki öğe arasındaki ilişkiyi [-1,+1] aralığında sürekli bir ölçü ile ifade ettiğini öğrendik. -1 değeri mükemmel negatif ilişkiyi, +1 değeri ise mükemmel pozitif ilişkiyi gösterir. Bu egzersizde, Zhang kuralının, bir hediyelik eşya mağazasının ürünleri tanıtmak için hâlihazırda kullandığı kural kümesini iyileştirmede kullanılıp kullanılamayacağını belirleyeceksin.

Sık geçen öğe kümeleri senin için hesaplandı ve frequent_itemsets olarak hazır. Ayrıca zhangs_rule() tanımlandı ve association_rules() fonksiyonu mlxtend içinden içe aktarıldı. Önce özgün kural kümesini yeniden hesaplayacaksın. Ardından, Zhang ölçütünü uygulayarak yalnızca yüksek ve pozitif ilişkiye sahip kuralları seçeceksin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Market Basket Analysis

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • En az 1.00 lift değerine sahip birliktelik kurallarını üret.
  • Öncül destek eşiğini 0.005 olarak ayarla.
  • Zhang kuralını hesapla ve çıktıyı rules içinde zhang sütununa ata.
  • Zhang ölçütü 0.98'den büyük olan kuralları seç.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Generate the initial set of rules using a minimum lift of 1.00
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric = "____", min_threshold = ____)

# Set antecedent support to 0.005
rules = rules[rules['____'] > 0.005]

# Set consequent support to 0.005
rules = rules[rules['consequent support'] > 0.005]

# Compute Zhang's rule
rules['zhang'] = ____(____)

# Set the lower bound for Zhang's rule to 0.98
rules = rules[____['zhang'] > 0.98]
print(rules[['antecedents', 'consequents']])
Kodu Düzenle ve Çalıştır