ЦЕЛЬ: Сгенерировать и изучить различные правила ассоциации между различными объектами набора данных, используя метод извлечения правил ассоциации (априорный алгоритм).

THEROY:Введение. Априорный алгоритм относится к алгоритму, который используется для вычисления правил ассоциации между объектами. Это означает, как два или более объекта связаны друг с другом. Другими словами, можно сказать, что априорный алгоритм опирается на ассоциативное правило, которое анализирует, что люди, купившие продукт А, также купили продукт Б. Как правило, вы работаете с априорным алгоритмом в базе данных, состоящей из огромного количества транзакций.

Алгоритм Apriori помогает покупателям с легкостью покупать свои товары и повышает эффективность продаж конкретного магазина.

Компоненты дивана-приориалгоритма:

Данные три компонента составляют априорный алгоритм.

  1. Поддержка: показывает долю транзакций, содержащих элементы A и B. В основном служба поддержки сообщает нам о часто покупаемых товарах или комбинации часто покупаемых товаров.

  1. Надежность. Она говорит нам, как часто элементы A и B встречаются вместе, учитывая, сколько раз встречается A.

  1. Лифт. Лифт указывает силу правила по сравнению со случайным появлением A и B. По сути, это говорит нам о силе любого правила.

Реализации:

Код: Вы можете скачать код здесь. Спасибо за ваше время, чтобы прочитать, если вы согласны, пожалуйста, хлопайте