Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Chọn tham số phim phù hợp

Bạn vẫn đang băn khoăn nên thêm những tham số nào vào hàm apriori(). Cụ thể, bạn cần quyết định các ngưỡng sẽ dùng cho độ hỗ trợ tối thiểu (minimum support), độ tin cậy (confidence) hoặc cuối cùng là lift. Các tham số thêm vào hàm apriori() sẽ ảnh hưởng đến tập luật phim mà chúng ta thu được. Để hỗ trợ việc chọn các tham số phù hợp nhất nhằm lấy được bộ luật phim mong muốn, hãy tạo một biểu đồ số lượng luật. Trong bài tập này, bạn sẽ tạo một biểu đồ để quyết định tổ hợp tham số phù hợp nhất dùng trong hàm apriori().

Bài tập này là một phần của khóa học

Phân tích giỏ hàng trong R

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Set of confidence levels
confidenceLevels = seq(from=0.95, to=0.5, by=-0.05)

# Create empty vector
rules_sup04 = NULL

# Apriori algorithm with a support level of 40%
for (i in 1:length(___)) {
  rules_sup04[i] = 
  ___(apriori(movie_trx,
                 parameter=list(sup=___, 
                                conf=confidenceLevels[i],
                                target="___")))
}
Chỉnh sửa và Chạy Mã