41、定量关联规则评估与热力循环设计策略解析

定量关联规则评估与热力循环设计策略解析

在数据挖掘和工业过程设计领域，有两个关键问题备受关注：一是如何评估定量关联规则的质量，二是怎样设计高效的热力循环。下面将深入探讨这两个方面的内容。

定量关联规则评估

在数据挖掘中，关联规则挖掘是一项重要任务，而评估这些规则的质量至关重要。以下介绍几种关键的评估指标：
- 确定因子（Certainty Factor，CF） ：由Shortliffe和Buchanan引入，用于表示MYCIN专家系统中的不确定性。它衡量了在仅考虑包含A的事务时，B出现在事务中的概率变化。确定因子取值范围为[-1, 1]，当规则完全准确时取最大值1。计算公式如下：
- 当Conf(A ⇒ B) > Sup(B)时：
[CF(A ⇒ B) = \frac{P(A | B) - P(B)}{1 - P(B)} = \frac{conf(A ⇒ B) - sup(B)}{1 - sup(B)}]
- 当Conf(A ⇒ B) <= Sup(B)时：
[CF(A ⇒ B) = \frac{P(A | B) - P(B)}{P(B)} = \frac{conf(A ⇒ B) - sup(B)}{sup(B)}]
- 杠杆率（Leverage） ：衡量A和B共同覆盖的额外案例比例，即相对于A和B相互独立时的情况。其值大于0是理想的，且杠杆率是支持度的下限，优化杠杆率可保证一定的最小支持度。计算公式为：
[lev(A ⇒ B) = P(A ∩ B) - P(A)P(B) = sup(A ⇒ B) - sup(A)sup(B)]

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