Destek eşiği seçme
Çevrimiçi hediyelik eşya mağazasının yöneticisi, önceki egzersizde sunduğun sonuçlara bakıyor ve iyi iş çıkardığın için seni tebrik ediyor. Ancak bir noktaya dikkat çekiyor: belirlediğin tüm öğe kümeleri yalnızca tek bir öğe içeriyor. Daha az kısıtlayıcı bir kural kullanıp daha fazla öğe kümesi üretmenin, hatta birden fazla öğe içerenleri de dahil etmenin mümkün olup olmadığını soruyor.
Bunu yapmayı kabul ettikten sonra, neden 1'den fazla öğe içeren kümelerin olmadığını düşünüyorsun. max_len parametresi olamaz, çünkü üç olarak ayarlanmıştı. Bunun destekten kaynaklandığına karar verip, her seferinde kaç ek öğe kümesi üretildiğini kontrol ederek iki farklı değeri denemeye karar veriyorsun. pandas'ın pd olarak, tek-sıcak (one-hot) kodlanmış verinin de onehot olarak hazır olduğunu unutma.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Market Basket Analysis
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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))