1. Support(支持度): 表示同时购买X、Y的订单数占总订单数(研究关联规则的“长表”中的所有购买的产品的订单数)的比例。如果用P(X)表示购买X的订单比例,其他产品类推,那么 2. Confidence(置信度) 表示购买X的订单中同时购买Y的比例,即同时购买X和Y的订单数占购买X的订单的比例。公式表达: 3. Lift(提升度...
置信度有一个缺点,那就是它可能会错估某个关联规则的重要性。只考虑了苹果的购买频率,而并未考虑啤酒的购买频率。如果啤酒也很受欢迎(支持度很高),如上表,那么包含苹果的交易显然很有可能也包含啤酒,这会抬高置信度指标。 3️⃣ 提升度: {苹果→啤酒}的提升度等于{苹果→啤酒}的置信度除以{啤酒}的支持度...
若要探索牛奶与面包的关联规则:牛奶→面包,可以发现共有5个事务中包含牛奶,4个事务中包含面包,同时含有牛奶与面包的事务有3个,则支持度(牛奶→面包)= 3/6 = 0.5;置信度(牛奶→面包)= 3/6÷(5/6) = 0.6;提升度(牛奶→面包)=3/6÷(5/6*4/6) = 0.9...
由此可见,提升度正是弥补了置信度的这一缺陷,当lift值为1时表示X与Y相互独立,X对Y出现的可能性没有提升作用,而其值越大(>1)则表明X对Y的提升程度越大,也即表明关联性越强。 通过以上概念,我们可总结出关联分析的基本算法步骤。(1)选出满足支持度最小阈值的所有项集,即频繁项集。 一般来说,由于所研究的...
提升度(A→B)=置信度(A→B)/支持度(B) 提升度的三种可能: 提升度(A→B)>1:代表有提升; 提升度(A→B)=1:代表有没有提升,也没有下降; 提升度(A→B)<1:代表有下降。 Apriori算法 那我们应该从哪里考虑着手,可以使用最少的计算资源寻找到最小支持度的频繁模式?寻找满足最小支持度的频繁模式经典算法...
关联规则最核心的概念是,支持度、置信度、提升度;下面用实际的例子来解释一下三个概念的含义。假设这是十车购物蓝的购物清单。 支持度(support):一个项集或者规则在所有事务中出现的频率; 啤酒+尿布一共出现了6次,则啤酒+尿布的支持度就是6/10=0.6;啤酒一共出现了8次,则啤酒的支持度就是8/10=0.8;尿布一...
由于提升度Lift(X→Y) =1,表示X与Y相互独立,即是否有X,对于Y的出现无影响。也就是说,是否购买咖啡,与有没有购买茶叶无关联。即规则”茶叶→咖啡“不成立,或者说关联性很小,几乎没有,虽然它置信度高达90%,但它不是一条有效的关联规则。 满足最小支持度和最小置信度的规则,叫做“强关联规则”。然而,强关...
1.1 支持度、置信度、提升度 1.2 Apriori算法 1.3 FP-Growth算法 2 导包 3 数据预处理 4 挖掘关联规则 Apriori算法 FP-Growth算法 1 理论知识 1.1 支持度、置信度、提升度 Support(支持度):表示某个项集出现的频率,也就是包含该项集的交易数与总交易数的比例。例如P(A)表示项集A的比例, ...
三个判断准则:支持度(support)、置信度(confident)、提升度(lift)。参考链接:如何理解关联法则中的三个判断准则 1.support(A)=numberofA/totalitems,support(B)=numberofB/totalitems,support(A=>B)=support(B=>A)=numberofAandB/totalitems2.confidence(A=>B)=numberofAandB/numberofA,confidence(A=>B)!=...
3️⃣提升度: {苹果→啤酒}的提升度等于{苹果→啤酒}的置信度除以{啤酒}的支持度,{苹果→啤酒}的提升度等于1,这表示苹果和啤酒无关联。 {X→Y}的提升度大于1,这表示如果顾客购买了商品X,那么可能也会购买商品Y;而提升度小于1则表示如果顾客购买了商品X,那么不太可能再购买商品Y。