Додаткове уточнення за допомогою lift
Ви знову звітуєте бібліотеці про результати: радите використати Twilight для просування Harry Potter, адже це правило має вищу метрику впевненості (confidence). Бібліотека дякує за пропозицію, але просить підтвердити, що цей зв'язок справді має сенс, використавши іншу метрику.
Ви пригадуєте, що тут може стати у пригоді підйом (lift). Якщо значення lift менше за 1, це означає, що Harry Potter і Twilight з'являються разом рідше, ніж ми очікували б у разі випадкових збігів. Як і в двох попередніх вправах, датафрейм books уже імпортовано для вас, а numpy — під псевдонімом np.
Ця вправа є частиною курсу
Маркет-баcкет аналіз у Python
Інструкції до вправи
- Обчисліть підтримку для {Potter, Twilight}.
- Обчисліть підтримку для {Potter}.
- Обчисліть підтримку для {Twilight}.
- Обчисліть підйом (lift) для {Potter} \(\rightarrow\) {Twilight}.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Compute support for Potter and Twilight
supportPT = ____.mean()
# Compute support for Potter
supportP = books['Potter'].____
# Compute support for Twilight
supportT = ____.mean()
# Compute lift
lift = ____ / (supportP * ____)
# Print lift
print("Lift: %.2f" % lift)