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)...
首先,需要计算项集{X,Y}的支持度。通过统计发现,有200个事务同时包含了牛奶和面包,因此项集{X,Y}的支持度为200/1000=0.2。接下来,计算置信度。通过统计发现,有300个事务包含了牛奶,因此置信度为200/300=0.67。这意味着在购买了牛奶的顾客中,有67%的顾客也购买了面包。
Support(X) 表示包含项集 X 的事务数(也即 P(X))。继续上面的例子,如果项集 X 出现在300个事务中,而项集 {X, Y} 同时出现在200个事务中,那么置信度就是 200/300 = 0.67,或者说 67%。这意味着在包含项集 X 的事务中,有 67% 的事务也包含了项集 Y。 应用场景 支持度和置信度在关联规则挖掘中起...
支持度表示了一个项集在全部交易数据中出现的频率,而置信度则表示了在前项发生的条件下,后项发生的概率。具体而言,支持度通过统计特定项集在所有交易记录中出现的次数与总交易记录数的比值来计算;置信度则是通过计算两个项集同时出现的次数与只有前项集出现的次数的比值来确定。 一、支持度的计算和统计 支持度是...
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)...
1、找出所有频繁项集:根据定义,这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持计数一样。 2、由频繁项集产生强关联规则:根据定义,这些规则必须满足最小支持度和最小置信度。 Apriori定律 为了减少频繁项集的生成时间,我们应该尽早的消除一些完全不可能是频繁项集的集合,Apriori的两条定律就是干这事的。
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。 置信度的计算公式是:置信度 = (同时购买苹果和香蕉的交易...
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。
本题来源 题目:给定以下数据集,计算支持度和置信度:| 事务ID | 购买的商品 |||-|| 1 | A, B || 2 | A, C || 3 | B, C || 4 | A, B, C || 5 | B, D |(1) 计算项集{A}的支持度。(2) 计算规则A => B的置信度。 来源: 数据挖掘测试题及答案 ...
support = 0.2 # 最小支持度 confidence = 0.5 # 最小置信度 ms = '--' # 连接符,默认'--',用来区分不同元素, 如 A--B. 需要保证原始表格中不含有该字符 find_common_type(data, support, confidence, ms).to_csv("sales_1.csv") 1. ...