Lọc theo support và conviction
Trong video, chúng ta đã thảo luận về công việc tư vấn bạn đang tiếp tục thực hiện cho nhà sáng lập một start-up bán ebook. Nhà sáng lập đã đưa cho bạn DataFrame rules, chứa phần việc của một nhà khoa học dữ liệu trước đây. DataFrame này có các cột cho antecedents và consequents, cùng với hiệu suất của từng luật theo một số thước đo.
Mục tiêu của bạn là thực hiện lọc theo nhiều thước đo trên tập dữ liệu để tìm ra các luật tiềm năng hữu ích. Lưu ý pandas đã được import dưới tên pd và numpy dưới tên np. Ngoài ra, rules đã được định nghĩa và sẵn sàng sử dụng.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích giỏ hàng trong Python
Hướng dẫn bài tập
- Dùng phương thức
.head()với print để xem nhanh tập dữ liệu. - Chọn tập con các luật có antecedent support lớn hơn 0.05.
- Chọn tập con các luật có consequent support lớn hơn 0.02.
- Chọn tập con các luật có conviction lớn hơn 1.01.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Preview the rules DataFrame using the .head() method
print(____)
# Select the subset of rules with antecedent support greater than 0.05
rules = rules[rules['antecedent support'] > ____]
# Select the subset of rules with a consequent support greater than 0.02
rules = rules[____]
# Select the subset of rules with a conviction greater than 1.01
rules = ____
# Print remaining rules
print(rules)