Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Tạo luật kết hợp

Trong bài tập cuối của phần trước, bạn đã tính các tập phổ biến (itemset) cho cửa hàng quà tặng độc đáo bằng thuật toán Apriori. Bạn đã báo với chủ cửa hàng rằng khi nới lỏng ngưỡng support từ 0.005 xuống 0.003, số lượng itemset tăng từ 9 lên 91. Tiếp tục nới xuống 0.001 thì con số này tăng lên 429. Hài lòng với phần mô tả bạn đã làm, quản lý cửa hàng nhờ bạn xác định một số luật kết hợp từ hai tập frequent itemsets mà bạn đã tính được.

Lưu ý: pandas đã được import sẵn với tên pd và hai tập frequent itemsets có sẵn là frequent_itemset_1 và frequent_itemset_2. Mục tiêu của bạn là xác định các luật kết hợp có thể khai thác từ các itemset này.

Bài tập này là một phần của khóa học

Phân tích giỏ hàng trong Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Import thuật toán từ mlxtend dùng để tính các luật kết hợp từ kết quả của thuật toán apriori.
  • Hoàn thành câu lệnh để tính các luật kết hợp cho frequent_itemsets_1 với metric support và ngưỡng 0.0015.
  • Hoàn thành câu lệnh để tính các luật kết hợp cho frequent_itemsets_2 với metric support và ngưỡng 0.0015.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Import the association rule function from mlxtend
from mlxtend.____ import ____

# Compute all association rules for frequent_itemsets_1
rules_1 = association_rules(frequent_itemsets_1, 
                            metric = "____", 
                         	min_threshold = ____)

# Compute all association rules for frequent_itemsets_2
rules_2 = association_rules(frequent_itemsets_2, 
                            metric = ____, 
                        	____)

# Print the number of association rules generated
print(len(rules_1), len(rules_2))
Chỉnh sửa và Chạy Mã