支持度(support)和置信度(confidence)

最新推荐文章于 2023-05-10 13:14:15 发布
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#支持度 #置信度 #关联规则

本文介绍了关联规则中的两个关键概念——支持度与置信度，并通过一个具体的销售案例进行了说明。支持度指事务集中同时出现多项的概率，而置信度则是已知某项出现时另一项也出现的概率。通过对这些度量的分析，可以发现有趣的数据关联。

支持度：关联规则X \Rightarrow Y在D中的支持度(support)是D中事务包含X \cap Y的百分比，即概率P(X \cap Y)；

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P \left ( Y | X \right )。

 

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。则在此例中，支持度为56%，置信度为70%。

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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支持度(Support)和置信度(Confidence)
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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
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