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。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...
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...
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...
由于提升度Lift(A→B) =1,表示A与B相互独立,即是否有A,对于B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。 满足...
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...
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...
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...
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。
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。
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。