定義 Zhang 指標
一般來說，當我們要多次執行同一項任務時，會寫成一個函式，而不是每次都重新撰寫程式碼。在本練習中，我們要定義一個計算 Zhang 指標的函式，輸入前件與後件，輸出該指標本身。當下一章要解決的問題越來越複雜時，有一個方便的方式來計算指標，會大幅簡化流程。
注意，numpy 已以 np 匯入，pandas 已以 pd 匯入。另外，回顧以 support（支援度）計算表示的 Zhang 指標公式如下：
$$Zhang(A \rightarrow B) = $$ $$\frac{Support(A \& B) - Support(A) Support(B)}{ max[Support(AB) (1-Support(A)), Support(A)(Support(B)-Support(AB))]}$$
本練習屬於課程
Python 的 Market Basket Analysis
練習說明
- 個別定義前件與後件的 support 值。
- 定義 {antecedent, consequent} 的 support。
- 完成分子與分母的表達式。
- 完成 Zhang 指標的表達式。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Define a function to compute Zhang's metric
def zhang(antecedent, consequent):
# Compute the support of each book
supportA = antecedent.____
supportC = consequent.____
# Compute the support of both books
supportAC = np.____(antecedent, consequent).____
# Complete the expressions for the numerator and denominator
numerator = supportAC - supportA*supportC
denominator = ___(supportAC*(1-supportA), supportA*(supportC-supportAC))
# Return Zhang's metric
return numerator / denominator