Вибір порога підтримки
Менеджерка інтернет-магазину подарунків ознайомилася з результатами попередньої вправи та похвалила вас за гарну роботу. Проте вона звернула увагу на одну проблему: всі знайдені вами набори товарів містять лише один елемент. Вона запитує, чи можна застосувати менш жорстке правило й згенерувати більше наборів, зокрема з кількома товарами.
Ви погоджуєтеся та починаєте міркувати, чому немає наборів із більш ніж 1 елементом. Це не може бути параметр max_len, адже він дорівнював трьом. Ви вирішуєте, що справа в підтримці (support), і плануєте перевірити два різні значення, щоразу оцінюючи, скільки додаткових наборів буде згенеровано. Зауважте, що pandas доступний як pd, а one-hot кодування даних доступне як onehot.
Ця вправа є частиною курсу
Маркет-баcкет аналіз у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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))