Lift ile ısı haritaları
Kurucu, yayın servisinin ürettiğin ısı haritasını beğendi. Ancak projeyi daha fazla konuştuktan sonra, hangi filmlerin lisanslanacağına dair nihai karar vermeden önce başka metriklere de bakmanın önemli olduğuna karar verdiniz. Özellikle, kurucu; filmlerin tekil destek değerleri göz önüne alındığında, destek değerlerinin beklenenden yüksek olup olmadığını söyleyen bir metrik seçmeni öneriyor.
Bunun için lift metriğinin uygun olduğunu hatırlıyor ve onu kullanmaya karar veriyorsun. Ayrıca lift'in 1.0'da önemli bir eşik değeri olduğunu hatırlıyorsun ve bir değerin 1.0'dan büyük olup olmadığını kolayca görebilmek için renk çubuğunu anotasyonlarla değiştirmeye karar veriyorsun. Önceki egzersizdeki kuralların rules olarak sana sunulduğunu unutma.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Market Basket Analysis
Egzersiz talimatları
seaborn'ı standart takma adıyla içe aktar.- Kuralları içeren
DataFrame'i lift metriğini kullanarak bir matrise dönüştür. - Anotasyonlar açık, renk çubuğu kapalı olacak şekilde bir ısı haritası oluştur.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Import seaborn under its standard alias
____
# Transform the DataFrame of rules into a matrix using the lift metric
pivot = rules.____(index = 'consequents',
columns = 'antecedents', values= '____')
# Generate a heatmap with annotations on and the colorbar off
sns.heatmap(pivot, annot = ____, ____)
plt.yticks(rotation=0)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()