1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích giỏ hàng trong Python
Connected

Bài tập

Dùng parallel coordinates để trực quan hóa các luật

Phần minh họa trực quan ở bài trước đã thuyết phục nhà sáng lập rằng biên supply-confidence đáng để đào sâu thêm. Bà ấy đề nghị bạn trích xuất một phần của biên này và trực quan hóa nó. Vì các luật nằm trên biên đều mạnh theo hầu hết các thước đo phổ biến, bà lập luận rằng bạn chỉ cần trực quan hóa việc một luật có tồn tại hay không, thay vì cường độ của luật theo một thước đo nào đó.

Bạn nhận ra biểu đồ parallel coordinates là lý tưởng cho trường hợp này. Dữ liệu đã được nhập sẵn dưới dạng onehot. Ngoài ra, apriori(), association_rules(), và parallel_coordinates() đã được nhập, và pandas có sẵn dưới tên pd. Hàm rules_to_coordinates() đã được định nghĩa và có thể sử dụng.

Hướng dẫn

100 XP
  • Hoàn thành câu lệnh thuật toán Apriori với minimum support bằng 0.05.
  • Tính toán association rules với ngưỡng minimum confidence bằng 0.50. Mức này đủ cao để chỉ lấy các điểm gần phần trên của biên supply-confidence.
  • Chuyển các luật thành tọa độ.
  • Vẽ các tọa độ bằng parallel_coordinates().