选择合适的电影参数
您可能还在思考，应该在 apriori() 函数中加入哪些参数。尤其需要决定最小支持度、置信度，以及（如有需要）提升度的阈值。
添加到 apriori() 函数的参数会影响我们得到的电影关联规则集合。为帮助您判断哪些参数更适合得到理想的电影规则集合，我们先绘制规则数量的图。
在本练习中，您将通过绘图来决定在 apriori() 函数中使用的最佳参数组合。
本练习是课程的一部分
R 中的购物篮分析
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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="___")))
}