一、支持度 支持度(support)表示包含项集A和B同时出现的交易记录在所有交易记录中所占的比例。公式如下: 支持度(AUB) = count(AUB) / count(T) 其中: count(AUB):表示包含项集A和B同时出现的交易记录的个数。 count(T):表示所有交易记录的个数。 二、置信度 置信度(confidence)表示在包含项集A的交易记...
支持度和置信度是关联规则挖掘中的两个核心指标,它们各自有着不同的侧重点和用途。支持度主要关注规则在数据集中出现的频率,是评估规则普遍性的指标;而置信度则关注规则前项出现时后项也出现的概率,是评估规则准确性的指标。虽然支持度和置信度都是评估关联规则质量的重要标准,...
num(I) 表示总事务数。例如,在一个包含1000个事务的数据集中,如果项集 {X, Y} 同时出现在200个事务中,那么项集 {X, Y} 的支持度就是 200/1000 = 0.2,或者说 20%。这意味着在数据集中,有 20% 的事务同时包含了项集 X 和 Y。 置信度(Confidence) 置信度衡量的是在包含项集 X 的事务中,同时包含...
你看啊,支持度就好比是你在朋友圈里的受欢迎程度。比如说你发起个活动,有多少人愿意响应你、支持你,这就是支持度啦!如果只有寥寥几个人响应,那支持度可不高哟;要是一呼百应,那这支持度简直爆棚啦!就像你喜欢的那个明星,每次开演唱会都座无虚席,那他在粉丝心中的支持度那是杠杠的呀! 再来说说置信度,这就像...
支持度越高,表示该项集或规则在数据集中出现的频率越大。支持度可以通过以下公式来计算,支持度 = 项集出现的次数 / 总事务数。通过支持度的计算,我们可以找出频繁项集,即在数据集中出现频率较高的项集,这有助于发现数据集中的潜在模式和规律。 其次,置信度是指在关联规则中,一个规则的可信度有多大。置信度...
在关联规则度量中有两个重要的度量值:支持度和置信度。对于关联规则R:A=>B,则:支持度(suppport):是交易集中同时包含A和B的交易数与所有交易数之比。Support(A=>B)=P(A∪B)=count(A∪B)/|D|置信度(confidence):是包含A和B交易数与包含A的交易数之比。
那么通过上面支持度的计算方法我们可以计算出:三元牛奶(A事务)和伊利牛奶(B事务)的支持度为:P(A&B)=4000/10000=0.4.三元牛奶(A事务)对伊利牛奶(B事务)的置信度为:包含A的事务中同时包含B的占包含A的事务比例。4000/6000=0.67,说明在购买三元牛奶后,有0.67的用户去购买伊利牛奶。伊利牛奶(B事务)对三元牛奶(...
一般使用三个指标来度量一个关联规则,根据这三个指标可以筛选出满足条件的关联规则。 这三个指标是:Support(支持度)、Confidence(置信度)、Lift(提升度)。 以X,Y这个关联规则为例来说明: 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。
计算“苹果和香蕉同时被购买”的支持度。 支持度的计算公式是:支持度 = (同时购买苹果和香蕉的交易次数)÷(总交易次数)。 那这里的支持度就是:100÷1000 = 0.1 ,也就是10% 。这说明在这1000笔交易中,有10%的交易是同时购买了苹果和香蕉的哦。 计算在购买苹果的条件下,购买香蕉的置信度。 置信度的计算公式...
支持度（support）和置信度（confidence）⽀持度（support）和置信度（confidence）⽀持度(Support)的公式是：Support(A->B)=P(A U B)。⽀持度揭⽰了A与B同时出现的概率。如果A与B同时出现的概率⼩，说明A与B的关系不⼤；如果A与B同时出现的⾮常频繁，则说明A与B总是相关的。置信度(Confidence)...