Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Heatmap với lift

Nhà sáng lập thích heatmap bạn đã tạo cho dịch vụ xem phim của cô ấy. Tuy nhiên, sau khi trao đổi thêm về dự án, bạn quyết định rằng cần xem xét thêm các chỉ số khác trước khi đưa ra quyết định cuối cùng về những bộ phim sẽ mua bản quyền. Cụ thể, nhà sáng lập gợi ý rằng bạn chọn một chỉ số cho biết liệu các giá trị support có cao hơn mức kỳ vọng dựa trên support riêng lẻ của từng phim hay không.

Bạn nhớ rằng lift làm điều này rất tốt và quyết định dùng nó làm chỉ số. Bạn cũng nhớ lift có một ngưỡng quan trọng tại 1.0 và cho rằng cần thay thanh màu (colorbar) bằng chú thích (annotation) để bạn có thể xác định một giá trị có lớn hơn 1.0 hay không. Lưu ý rằng các luật từ bài tập trước đang có sẵn dưới tên rules.

Bài tập này là một phần của khóa học

Phân tích giỏ hàng trong Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Import seaborn với bí danh tiêu chuẩn của nó.
  • Chuyển DataFrame chứa các luật thành ma trận sử dụng chỉ số lift.
  • Vẽ heatmap với chú thích bật (annotations on) và tắt thanh màu (colorbar off).

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Import seaborn under its standard alias
____

# Transform the DataFrame of rules into a matrix using the lift metric
pivot = rules.____(index = 'consequents', 
                   columns = 'antecedents', values= '____')

# Generate a heatmap with annotations on and the colorbar off
sns.heatmap(pivot, annot = ____, ____)
plt.yticks(rotation=0)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()
Chỉnh sửa và Chạy Mã