关联分析 Association Analysis

目录

前言

一、关联分析是什么？

二、关联分析的优点和缺点

三、关联分析的应用场景

四、构建关联分析模型的注意事项

五、关联分析模型的实现类库

六、关联分析模型的评价指标

七、类库mlxtend实现关联分析的例子

八、关联分析的模型参数

总结

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前言

关联分析是机器学习中无监督学习的一种数据挖掘技术。

一、关联分析是什么？

关联分析（Association Analysis）是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中不同变量之间的关联关系。在关联分析中，我们会寻找频繁出现的模式，例如，如果顾客购买了商品A，那么他们也有可能购买商品B。这种关联关系可以帮助我们预测未来的行为趋势，以便做出更明智的决策。关联分析通常被用于市场营销和销售领域，以确定顾客购买某些产品或服务的倾向。

二、关联分析的优点和缺点

优点：

• 可以帮助我们发现变量之间的关联关系，这对于预测未来的行为趋势非常有用；
• 可以帮助我们发现隐藏在数据中的有用信息，以便做出更明智的决策；
• 可以帮助我们发现新的机会和市场趋势，以便开发新产品或服务；

缺点：

• 关联分析通常只能找到变量之间的相关性，但不能确定因果关系；
• 关联分析可能会产生误导性的结果，因为它只是寻找变量之间的频繁出现模式，而不考虑其他因素的影响；
• 关联分析需要大量的数据支持，如果数据量不足或数据质量较差，可能会导致结果不准确；

三、关联分析的应用场景

关联分析可以应用于很多场景，以下是一些常见的应用场景：

• 市场营销：通过关联分析，可以确定哪些产品或服务通常会一起被购买，以便制定更有效的市场营销策略。
• 零售业：通过关联分析，可以确定哪些商品经常被一起购买，以便优化店铺布局和促销策略。
• 在线广告：通过关联分析，可以确定哪些广告通常会被用户点击，以便优化广告投放策略。
• 医疗保健：通过关联分析，可以确定哪些症状通常会一起出现，以便更准确地诊断疾病。
• 交通规划：通过关联分析，可以确定哪些道路和交通工具通常会被使用，以便制定更有效的交通规划。
• 社交网络：通过关联分析，可以确定哪些用户通常会一起出现，以便推荐朋友或社交圈。
• 电影推荐：通过关联分析，可以确定哪些电影通常会被用户一起观看，以便推荐相似的电影。
• 旅游规划：通过关联分析，可以确定哪些景点和活动