1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Маркет-баcкет аналіз у Python
Connected

Вправа

Генерування правил асоціацій

У фінальній вправі попереднього розділу ви обчислили набори товарів для власника магазину подарунків за допомогою алгоритму Apriori. Ви повідомили власнику, що послаблення порогу support з 0.005 до 0.003 збільшило кількість наборів з 9 до 91. Подальше зниження до 0.001 збільшило кількість до 429. Задоволений вашою описовою роботою, менеджер магазину просить вас визначити кілька правил асоціацій з тих двох наборів частих наборів товарів, які ви обчислили.

Зверніть увагу, що pandas уже імпортовано як pd, а два набори частих елементів доступні як frequent_itemset_1 і frequent_itemset_2. Ваше завдання — з'ясувати, які правила асоціацій можна отримати з цих наборів.

Інструкції

100 XP
  • Імпортуйте з mlxtend алгоритм, який обчислює правила асоціацій з результатів алгоритму apriori.
  • Завершіть інструкцію для обчислення правил асоціацій для frequent_itemsets_1, використовуючи метрику support і поріг 0.0015.
  • Завершіть інструкцію для обчислення правил асоціацій для frequent_itemsets_2, використовуючи метрику support і поріг 0.0015.