Data Science/데이터마이닝
연관규칙(Association rules) 파이썬 구현하기 mlxtend.frequent_patterns.apriori
상어군
2022. 10. 4. 17:06
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from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import fpmax
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
itemsets = apriori(fp_df, min_support=0.2, use_colnames=True)
itemsets.sort_values("support", ascending=False)
#fpmax(fp_df, min_support=0.2, use_colnames=True)
rules = association_rules(itemsets, min_threshold=0.5)antecedents : X
consequent : Y
antecedent support : 데이터에서 X의 출현빈도
consequent support : 데이터에서 Y의 출현빈도
support(지지도) : X+Y의 출현빈도
confidence(신뢰도) : 조건부 확률 s(X+Y)/s(X)
lift(향상도) : confidence / (antecedent support*consequent support) #약간의 정규화 의미 1미만>negatively, 1초과>positively correlation 1>independent
leverage : ??
conviction : ?? lift랑 비례한다?
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