一般我们使用三个指标来度量一个关联规则,这三个指标分别是:支持度、置信度和提升度。 Support(支持度):表示同时包含A和B的事务占所有事务的比例。如果用P(A)表示使用A事务的比例,那么Support=P(A&B) Confidence(可信度):表示使用包含A的事务中同时包含B事务的比例,即同时包含A和B的事务占包含A事务的比例。公...
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...
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...
提升度表示在含有X的条件下同时含有Y的可能性与没有这个条件下项集中含有Y的可能性之比,即在Y自身出现可能性P(Y)的基础上,X的出现对于Y的“出镜率”P(YIX)的提升程度: 该指标与置信度同样用于衡量规则的可靠性,可以看作是置信度的一种互补指标。 举例来说,我们考虑1000个消费者,发现有500人购买了茶叶,其...
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。
支持度和置信度和提升度定义:1.支持度:支持度为集合在总项集中出现的概率。 2.置信度:置信度表示在先决条件X发生的情况下,由关联规则X-Y推出Y的概率。 3.提升度:提升度表示含有X的条件下,同时含有Y的概率;…
关于支持度、置信度、提升度以及apriori算法的理解(简单版) 理解支持度 所谓支持度,就是比如说10个用户购买商品,有8个用户购买商品A,那么商品A的支持度就是80%。支持度越大,关联规则越重要,因为支持度大代表买的人多呀。 这里的商品A可以是一件商品,也可以是几个商品组成的集合。小于最小支持度的A会在算法过...
支持度、置信度、提升度的区别和计算 原文链接:https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/101485667 支持度定义(多个的时候是联合概率):support(A,B)同时购买了商品A和商品B的交易次数/总的交易次数。support(A): 即为购买A在所有事务性变量(购物篮)中出现的比例。
在关联分析中，支持度（Support）、可信度（Confidence）和提升度（Lift）是衡量关联规则的重要指标。支持度表示同时包含A和B的事务占所有事务的比例。可信度则表示在包含A的事务中同时包含B的事务比例，即包含A和B的事务与包含A事务的比例。提升度反映了“包含A的事务中同时包含B的事务比例”与“包含B...
支持度是衡量集合在整体数据集中的出现频率。例如，如果在超市购物数据中，买牛奶的顾客同时也买面包的比例，即为支持度。置信度是关联规则中一个关键指标，它揭示了在某事件发生的情况下，另一事件也同时发生的可能性。比如，如果发现购买牛奶的顾客中，有40%的人同时购买面包，这40%即为置信度。提升...