ПочатиПочніть безкоштовно

Уточнення підтримки за допомогою впевненості

Після того як ви поділилися результатами попередньої вправи, бібліотека запитує про напрямок зв'язку. Їм варто використовувати Harry Potter, щоб просувати Twilight, чи Twilight, щоб просувати Harry Potter?

Поміркувавши, ви вирішуєте обчислити метрику впевненості, яка має напрямок, на відміну від підтримки. Ви обчислите її для обох напрямків: {Potter} \(\rightarrow\) {Twilight} і {Twilight} \(\rightarrow\) {Potter}. Датафрейм books уже імпортовано. Він має по одному стовпцю для кожної книжки: Potter і Twilight.

Ця вправа є частиною курсу

Маркет-баcкет аналіз у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Обчисліть підтримку для {Potter, Twilight}.
  • Обчисліть підтримку для {Potter}.
  • Обчисліть підтримку для {Twilight}.
  • Обчисліть впевненість для {Potter} \(\rightarrow\) {Twilight} і {Twilight} \(\rightarrow\) {Potter}.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Compute support for Potter and Twilight
supportPT = np.logical_and(____, ____).mean()

# Compute support for Potter
supportP = books['Potter'].____

# Compute support for Twilight
supportT = ____

# Compute confidence for both rules
confidencePT = supportPT / ____
confidenceTP = ____ / supportT

# Print results
print('{0:.2f}, {1:.2f}'.format(confidencePT, confidenceTP))
Редагувати та запускати код