1)“茶叶→咖啡”的支持度· 甲组:Support1(X→Y) = 450/500 = 90%· 乙组:Support2(X→Y) = 0/500 = 0%· 总体:Support(X→Y) = 450/1000 = 45%2)“茶叶→咖啡”的置信度· 甲组:Confidence1(X→Y) = 450/500 = 90%· 乙组:Confidence2(X→Y) = 0/0 = 0% (不考虑,因分母为0)...
1️⃣支持度:指A商品和B商品同时被购买的概率。 公式:S=F[(A&B)/N] 2️⃣置信度:购买A之后又购买B的条件概率。 公式:C=F(A&B)/F(A) 3️⃣提升度:先购买A对购买B的提升作用。 公式:L=S(A&B)/[S(A)*S(B)] - 怎么做关联分析 ...
利用关联分析中置信度和支持度公式计算下列空格: 记录号 购物清单 记录号 购物清单 1 啤酒、尿布、婴儿爽身粉、面包 4 尿布、啤酒、洗衣粉 2 尿布、婴儿爽身粉 5 啤酒、牛奶、可乐 3 啤酒、尿布、牛奶 单项统计 支持度S 单项统计 支持度S 啤酒 ? 啤酒与尿布 ? 尿布 0.8 啤酒与牛奶 0.4 婴儿爽身粉 0.4 ...
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...
1)“茶叶→咖啡”的支持度· 甲组:Support1(X→Y) = 450/500 = 90%· 乙组:Support2(X→Y) = 0/500 = 0%· 总体:Support(X→Y) = 450/1000 = 45%2)“茶叶→咖啡”的置信度· 甲组:Confidence1(X→Y) = 450/500 = 90%· 乙组:Confidence2(X→Y) = 0/0 = 0% (不考虑,因分母为0...
支持度和置信度是关联规则挖掘和分类模型评估中常用的度量指标。理解和应用支持度和置信度,对于挖掘有价值的关联规则和评估模型性能都具有重要意义。 注意: 本文内容约为500字,如果需要扩展到600字以上,可以添加以下内容: 举例说明如何计算支持度和置信度。 讨论支持度和置信度的局限性。 介绍其他关联规则挖掘的度量指...
支持度(Support)支持度用于衡量一个事件或者项集在数据集中出现的频繁程度。公式如下:[ ext{Support}(A ightarrow B) = frac{ ext{同时购买}{A, B} ext{的人数}}{ ext{总人数}} ]解释:- Support(A→B):表示项集A和B同时出现的支持度。 - 同时购买{A, B}的人数:在所有交易记录中,同时购买A和B...