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...
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...
关联分析中的支持度、置信度和提升度 1.支持度(Support) 支持度表示项集{X,Y}在总项集里出现的概率。公式为: Support(X→Y) = P(X,Y) / P(I) = P(X∪Y) / P(I) = num(XUY) / num(I) 其中,I表示总事务集。num()表示求事务集里特定项集出现的次数。
缺点:若支持度阈值过高,则许多潜在的有意义的模式由于包含支持度小的项而被删去;若支持度阈值过低,则计算代价很高而且产生大量的关联模式。 置信度 优点:置信度高说明如果满足了关联规则的前件,同时满足后件的可能性也非常大。 缺点:找到负相关的关联规则。 提升度: 优点:提升度可以评估项集A的出现是否能够促进项...
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;并且与Y总体发生的概率做比值。(如果提升度>1,则关联规则是一个强关联规则;如果提升度小于等于1,则...
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,虽然它的支持度和置信度都高达90%,但它不是一条有效的关联规则。
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,虽然它的支持度和置信度都高达90%,但它不是一条有效的关联规则。
缺点:若支持度阈值过高,则许多潜在的有意义的模式由于包含支持度小的项而被删去;若支持度阈值过低,则计算代价很高而且产生大量的关联模式。 置信度 优点:置信度高说明如果满足了关联规则的前件,同时满足后件的可能性也非常大。 缺点:找到负相关的关联规则。 提升度: 优点:提升度可以评估项集A的出现是否能够促进项...
在数据挖掘的世界里，三个关键概念——支持度、置信度与提升度，如同数据挖掘的金钥匙，为我们揭示了关联规则背后的秘密。它们不仅是评估规则有效性的标准，也是构建精准预测模型的基石。让我们一一解析它们的含义和重要性。1. 支持度：数据海洋中的基础比例 支持度，就好比一个事件在所有事件集合中出现的...
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...