支持度和置信度

最新推荐文章于 2023-05-10 13:14:15 发布
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分类专栏： 数据挖掘
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本文介绍了数据挖掘中的两个关键概念——支持度和置信度。支持度衡量的是项集A和B在所有事务中同时出现的频率，而置信度则表示在事务中遇到项集A的情况下，同时遇到项集B的概率。这两个度量在关联规则学习中发挥着重要作用。

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支持度和置信度

    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。
  
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机器学习推荐算法之关联规则（Apriori）——支持度；置信度；提升度
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03-03 5万+
目录 🍎走进关联规则 🍊什么是关联规则？ 🍒关联规则的分类 🍉关联规则的基本概念 置信度的局限——错估某个关联规则的重要性 提升度和零事务的关系 先验原则 实际案例 代码实战 频繁项集和支持度 置信度调用 文末资源推荐 每文一语 🍎走进关联规则 🍊什么是关联规则？ 🐾🐾情景引入：🍺啤酒与尿布🍼 在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直...
支持度 置信度
mlzhu007的专栏
03-30 5755
支持度(support)和置信度(confidence)是关联规则中的两个指标，代表规则的有用性和确定性。对于啤酒-尿布这个经典的关联规则： beers=>diapers[support=10%,confidence=60%] support=10%表示beers和diapers同时出现的概率是10% confidence=60%表示已知购买beers的条件下，购买diapers的概率是60
支持度、置信度学习笔记
m0_72410588的博客
05-10 4757
支持度（Support）是指数据集DDD中包含某个项集XXX的记录所占的比例。SuppXfreqX∣D∣SuppX∣D∣freqX​其中freqXfreq(X)freqX表示包含XXX的记录数，∣D∣|D|∣D∣表示数据集DDD中记录的总数。置信度（Confidence）是指数据集DDD中包含项集XXX的记录中同时包含另一个项集YYY的比例。
支持度与置信度
洛豳枭薰
09-13 682
支持度： P (A并B)：A、B同时出现在D（事务集）中的概率，表示AB的关联是否密切。 置信度： P(B|A):在已经发生A的事务集D中，出现B的概率，表示AB是否能够捆绑销售。
关联分析中的支持度、置信度和提升度
sanqima的专栏
01-15 4万+
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。 比如，num(I)表示总事务集的个数 num(X∪Y)表示含有{X,Y}的事务集的个数（个数也叫次数）。
支持度(support)和置信度(confidence)
duncan
04-24 3428
支持度：关联规则在D中的支持度(support)是D中事务包含的百分比，即概率； 置信度(confidence)：是包含X的事务中同时包含Y的百分比，即条件概率。   如果同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，则认为关联规则是有趣的。这些阈值由用户或者专家设定。    示例：某销售手机的商场中，70%的手机销售中包含充电器的销售，而在所有交易中56%的销售同时包含手机和充电器。则在...
浅谈支持度与置信度
LiQZ的博客
05-24 1万+
浅谈数据挖掘支持度（support）与置信度（confidence）前言参考样本定义与理解支持度（support）支持度实际作用置信度（confidence）置信度的实际作用代码与结果参考 前言 由于本人初学数据挖掘，许多知识与见解还有所欠缺，因为看书《python数据挖掘入门与实践》有点没能理解，所以查阅了一些资料，有一些自己的理解，若有错误，望各位海涵并指点本人的不足。 参考样本 由于下面的理解会讨论到相关的参考样本，所以这里先列出书上实例的参考样本节选。（1代表了购买，0代表没有购买） 定义与理解
数据关联规则：概述【频繁项集评估标准：支持度(support)、置信度(confidence)、提升度(lift)】【算法：Aprior、FP-Tree、GSP、CBA】
u013250861的博客
01-18 1万+
关联规则中的数据集结构一般如下所示：{ 牛奶 } 是 1-项集{ 牛奶，果冻 } 是 2-项集；{ 啤酒，面包，牛奶 } 是 3-项集X和Y是项集X称为规则前项Y称为规则后项事务：即样本，一个样本称为一个事务。事务仅包含其涉及到的项目，而不包含项目的具体信息在超级市场的关联规则挖掘问题中事务是顾客一次购物所购买的商品，但事务中并不包括这些商品的具体信息，如商品的数量、价格等。
关联规则、支持度（support）、置信度（confidence）、并运用Spark RDD计算
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小帆的帆的专栏
06-17 8万+
转载请标明出处：小帆的帆的专栏例子： 总共有10000个消费者购买了商品， 其中购买尿布的有1000人， 购买啤酒的有2000人， 购买面包的有500人， 同时购买尿布和啤酒的有800人， 同时购买尿布的面包的有100人。关联规则关联规则：用于表示数据内隐含的关联性，例如：购买尿布的人往往会购买啤酒。支持度（support）支持度：{X, Y}同时出现的概率，例如：{尿布，啤酒}同时出现
支持度置信度关联
kyle1314608的博客
06-15 332
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weixin_39860583的博客
02-03 455
购物篮分析购物篮数据的二元0/1表示利用关联分析的方法可以发现二元表示每一行对应一个事务，每列对应一个项，项用二元变量表示项在事务中出现比不出现更重要，因此项是非对称的的二元变量。项集(Itemset)：包含0个或多个项的集合，如果包含k个项，则称为k-项集。事务的宽度：事务中出现的项的个数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)：...
数据挖掘关联分析中的支持度、置信度和提升度
丙吉
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购物篮分析 购物篮数据的二元0/1表示 利用关联分析的方法可以发现联系如关联规则或频繁项集。 二元表示 每一行对应一个事务，每列对应一个项，项用二元变量表示 项在事务中出现比不出现更重要，因此项是非对称的的二元变量。 项集（Itemset）：包含0个或多个项的集合，如果包含k个项，则称为k-项集。 事务的宽度：事务中出现的项的个数 一般我们使用三个指标来度量一个关联规则
关联分析中的支持度、置信度和提升度 计算
我是泛滥
04-26 1万+
目录项集（Itemset）事务的宽度支持度、置信度和提升度 定义例一例二 项集（Itemset） 包含0个或多个项的集合，如果包含k个项，则称为k-项集。 事务的宽度 事务中出现的项的个数 支持度、置信度和提升度 定义 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） Support（支持度）：表示同时包含A和B的事务占所有事务的比...
支持度(Support)和置信度(Confidence)
dacoolbaby的专栏
04-24 3202
数理统计里面常有支持度和置信度来表示某个事件出现的概率。 比如，在超市购买(D)这个事件中，包含了买了牛奶(A)的事件，买了面包(B)的事件，和买了牛奶和面包(AB)的事件。   我们通过支持度来表示P(AUB)。 也就是说在总体的事件D中，出现了A，B，A且B事件的概率。 也可以记作： SUPPORT(A->B)   那么置信度则表示是P(B|A)。 意思是在买牛奶的...
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