支持度与置信度

最新推荐文章于 2025-03-13 14:33:57 发布
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#数据挖掘

在数据挖掘的关联分析中，支持度Support(A->B)的意思是事务中包含 A 或 B 的百分比，是衡量关联规则重要性的指标，表明该规则在所有的事务中的代表性有多大；

置信度Confidence(A->B)表示所有事务中，在出现A的情况下出现B的概率，即条件概率，同时包含同A和B的事务数与只包含A的事务数的比值

置信度揭示了A出现时，B是否一定会出现，如果出现则其大概有多大的可能出现，如果置信度太低，那么就会产生这样的疑问，A和B关系并不大，也许与A关联的并不是B

数据处理和分析之关联规则学习：Apriori：支持度与置信度计算
2401_87715305的博客
10-05 1085
Apriori算法是关联规则学习中最著名的算法之一，由R. Agrawal和R. Srikant在1994年提出。Apriori算法的核心思想是利用频繁项集的特性，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也应该是频繁的。基于这一性质，Apriori算法通过迭代的方式，从1-项集开始，逐步生成k-项集，直到无法生成新的频繁项集为止。置信度ConfidenceX→YSupportX∪YSupportXConfidenceX→YSupportXSupportX∪Y​。
数据处理和分析之关联规则学习：支持度与置信度详解
2401_87715305的博客
10-06 1193
支持度（Support）是关联规则学习中一个基本的评估指标，用于衡量一个项集（Itemset）在数据集中的普遍程度。具体来说，支持度是指包含特定项集的交易在所有交易中所占的比例。例如，在超市购物篮分析中，如果“面包”和“牛奶”这个项集在所有购物篮中出现的频率是10%，那么这个项集的支持度就是0.1。SupportX包含项集X的交易数总交易数\text{Support}(X) = \frac{\text{包含项集} X \text{的交易数}}{\text{总交易数}}SupportX。
支持度和置信度
weixin_45780075的博客
03-23 2910
例如，在购物篮分析中，可以使用这些指标来找出顾客购买商品之间的关联规则，从而做出更好的市场营销策略。：支持度是指某个项集在数据集中出现的频率，即该项集在数据集中出现的次数与总事务数之比。其中，X是项集，Transactions containing X是包含项集X的事务数量，Total transactions是总事务数。具体来说，如果一个项集X出现，那么项集Y也出现的概率就是置信度。其中，X和Y是项集，Support(X ∪ Y)是同时包含X和Y的事务数，Support(X)是包含项集X的事务数。
置信度与支持度：以“啤酒与尿布”为例
最新发布
ymr1598546721的博客
03-13 852
置信度为66.67%，表示在购买“啤酒”的交易中，有66.67%的概率也会购买“尿布”，说明这一规则具有较强的关联性。置信度(A→B)=同时包含A和B的交易数包含A的交易数置信度(A→B)=包含A的交易数同时包含A和B的交易数​。置信度表示在某一项集（如“啤酒”）出现的情况下，另一项集（如“尿布”）也出现的概率，即规则的可靠性。支持度表示某一项集（如“啤酒”或“尿布”）在总交易中出现的频率，即该项集的普遍性。支持度(A)=包含A的交易数总交易数支持度(A)=总交易数包含A的交易数​。
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
热门推荐
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
基于支持度与置信度阈值优化技术的关联分类算法.pdf
12-31
基于支持度与置信度阈值优化技术的关联分类算法 本文介绍了一种基于支持度与置信度阈值优化技术的关联分类算法，该算法通过爬山法搜索技术来获得使分类准确率最高的支持度与置信度阈值，从而提高关联分类算法的分类...
人工智能和机器学习之关联规则学习算法：R-Apriori算法：支持度与置信度指标详解.docx
08-29
人工智能和机器学习之关联规则学习算法：R-Apriori算法：支持度与置信度指标详解.docx
Aprior算法--菜单支持度与置信度
weixin_44988131的博客
11-12 1801
Aprior算法–菜单支持度与置信度 刚开始学习数据挖掘，有很多不明白的地方，还希望各位大佬指点迷津。最近我们学到了挖掘建模里的关联规则，老师布置了一个题目用Apriori算法计算菜单的支持度与置信度，从而推出各个菜品之间的关联规则。 Apriori算法实现过程、 菜单的简洁数据如下： 过程一：找最大k项频繁集 1）算法简单的扫描所有的事务，事务中的每一项都是候选1项集的集合C1的成员，计算每一...
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
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...
关联规则、支持度（support）、置信度（confidence）
当我把这件事情做出来的时候，我想要的东西就已经拿到了
08-01 3万+
关联规则 关联规则：用于表示数据内隐含的关联性 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。公式表达：Confidence=P(A&B)/P(A) Li......
关联分析中的支持度、置信度和提升度
Rnan_prince的博客
08-09 3万+
一般使用以下三个指标来衡量关联性： 1.支持度（Support）     支持度表示项集{X,Y}在总项集里出现的概率。表示A和B同时在总数I 中发生的概率，公式为：               Support(X→Y) = P(X,Y) / P(I) = P(X∩Y) / P(I) = num(X∩Y) / 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...
支持度(support)和置信度(confidence)
03-02 9787
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。     置信度(Confidence)的公式式：Confidence(A->B)=P(A | B)。置信度揭示了A出现时，B是否也会出现或有多大概率出现。如果置信度度为100
机器学习之关联规则（支持度和置信度、Apriori算法）
Pizza_great的博客
09-23 3万+
关联规则及其基础： 表1：购物篮例子的分析 关联分析：用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系。所发现的联系可以用关联规则或频繁项集的形式表示。 例如，从表1中可以提取出：{尿布} ⟹ {啤酒}（该规则表明尿布和啤酒的销售之间存在着很强的联系）。 在对购物篮进行关联分析的时候，需要处理以下两个问题： 1、从大型事务数据集中发现模式可能在计算上要付出很高的代价； ...
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