ir+关联规则

最新推荐文章于 2021-12-02 23:24:56 发布
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分类专栏： 个人日志 文章标签： 算法 预测
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiaolingfeng12345/article/details/26138971
    昨天尝试Xlab使用关联规则分析，但是直接用关联规则不知道该如何进行预测输出，考虑再三之后决定将支持度最高的关联项直接加入到ir的预测结果，预测结果多出了三十多万条，今天的测试指标显示精确度降低很多，而回归上升很少，F1降低幅度很大，看来关联规则不太靠谱啊！
数据挖掘读书笔记--第六章：频繁模式挖掘、关联及相关性
SanFancsgo的博客
04-03 2700
散记知识点 ——“哪些商品组合频繁地被顾客同时购买？” 1. 基本概念 1.1 频繁项集、闭项集和关联规则 (1) 支持度和置信度 设L=I1,I2,...,I3L=I1,I2,...,I3L={I_{1}, I_{2},...,I_{3}}是项的集合DDD是数据库事务的集合包含每个事务TTT(TTT是一个非空项集，T⊆LT⊆LT \subseteq L)，设项集AAA有A→BA→B...
关联规则的评价
平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。
11-27 1554
本文介绍了9个关联规则评价的准则，其中全自信度、最大自信度、Kulc、cosine，Leverage是不受空值影响的，这在处理大数据集是优势更加明显，因为大数据中想MC这样的空记录更多，根据分析我们推荐使用kulc准则和不平衡因子结合的方法。       前面我们讨论的关联规则都是用支持度和自信度来评价的，如果一个规则的自信度高，我们就说它是一条强规则，但是自信度和支持度有时候并不能度量规则的实际意义和业务关注的兴趣点。 一个误导我们的...
判断关联规则是否可靠-提升度 lift，KULC，IR
kinglin_zy的专栏
04-16 4781
判断关联规则是否可靠-提升度 lift，KULC，IR 在所分析的10000个事务中,6000个事务包含计算机游戏,7500个包含游戏机游戏,4000个事务同时包含两者。 关联规则（计算机游戏，游戏机游戏） 支持度为0.4，看似很高，但其实这个关联规则是一个误导。 在用户购买了计算机游戏后有 （4000÷6000）0.667 的概率的去购买游戏机游戏，而在没有任何前提
R第六问 关联分析中的支持度、置信度和提升度
热门推荐
olfisher的专栏
08-04 2万+
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
[机器学习]关联挖掘介绍
henku449141932的博客
12-07 2472
关联挖掘又称关联分析，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。 如下是一个超市的几笔交易记录： 中：TID代表交易流水号，Items代表一次交易的商品。 相关概念： 1、事务：每一条交易称为一个事务，例如示例1中的数据集就包含四个事务。 2、项：交易的每一个物品称为一个项，例如Cola、Egg等。 3、项集：包含零个或多个项的集合叫做项集，例如{Cola, Egg, Ham}。 4、k−项集：包含k个项的项集叫做k...
关联规则算法怎么实现？Python代码、PowerBI可视化详细解释给你听（下-实战篇）
Data_lukyo的博客
12-02 3156
apriori 是一种流行的算法，用于在关联规则学习中应用提取频繁项集。apriori 算法旨在对包含交易的数据库进行操作，例如商店客户的购买。如果满足用户指定的支持阈值，则项集被认为是“频繁的”。例如，如果支持阈值设置为 0.5 (50%)，则频繁项集被定义为在数据库中至少 50% 的所有事务中一起出现的一组项目。
【机器学习】关联规则（又称频繁模式挖掘）
JasonLeeeeeeeeee的博客
07-31 2108
介绍 关联规则又称频繁模式挖掘，旨在搜索给定数据集中反复出现的联系。啤酒与尿布的故事太过于经典了，做数据处理的同学应该都听说过这个故事，这个故事其实是BI产品编造出来的数据“神话”，但是算法本质原理还是值得研究的。这个故事也就是说把有关联的东西放在一起，可以方便顾客的购买。 一般，关联规则可以应用的场景有： 优化货架商品摆放或者优化邮寄商品的目录 交叉销售或者捆绑销售 搜索词推荐或者识别异...
关联规则（Apriori FP Tree算法）
weixin_43919639的博客
02-12 857
关联分析直观理解 频繁项集（frequent itemset）是指那些经常出现在一起的物品集合，比如{葡萄酒，尿布, 豆奶}就是频繁项集的一个例子。 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）：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) Conf...
SAS EM（一）关联分析（数据+实战）
可乐联盟
10-02 4211
SAS EM（一）关联分析 关联规则挖掘技术可以发现不同商品在消费者购买过程中的相关性。给定一组事务集合,其中每个事务是一个项目集;一个关联规则是形如 X ->Y 的蕴涵式, X 和 Y 表示项目集,且 X∩ Y = Φ, X 和 Y 分别称为关联规则 X-> Y 的前提和结论。规则 X->Y 的支持度(Support) 是事务集中包含 X 和 Y 的事务数与所有事务数之比,记为 support(X->Y) ;规则 X->Y 的置信度(Confidence) 是指包含 X 和
数据挖掘 笔记三
weixin_41703310的博客
03-09 992
12月主要看了《数据挖掘概念与技术》第十章、第六章、第八章、第十一章，并用Python实现了kMeans算法。 一、《数据挖掘概念与技术》          第十章（2、3、4、5小节） 讲了聚类分析的几种方法：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法。          1.划分方法          （1）k-均值：一种基于形心的技术          不能保证k-均值方...
数据挖掘系列（3）--关联规则评价
AlienTech for better life!~
11-16 4218
前面我们讨论的关联规则都是用支持度和自信度来评价的，如果一个规则的自信度高，我们就说它是一条强规则，但是自信度和支持度有时候并不能度量规则的实际意义和业务关注的兴趣点。 一个误导我们的强规则      看这样一个例子，我们分析一个购物篮数据中购买游戏光碟和购买影片光碟之间的关联关系。交易数据集共有10,000条记录，其中购买6000条包含游戏光碟，7500条包含影片光碟，4000条既包
频繁模式挖掘算法及其原理
weixin_37801695的博客
12-14 9797
1、基本概念 下图为5次交易的数据，每行代表一个事务，每个事务包好几个项。数据内隐含着内在关联。 事务：由事务号和项集组成。事务是一次购买行为 项：最小处理单位，即购买的物品 项集：由一个或多个项组成 支持度计数：包含某个项集的事务数 支持度：包含某个项集的事务数的比例 置信度：在所有包含X项集的事务中包含Y项集事务的比例 频繁项集：支持度不小于指定阈值的项集 关联规则：X和Y都是项集，X-...
数据挖掘关联分析中的支持度、置信度和提升度
丙吉
06-06 6147
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
【机器学习】数据挖掘算法——关联规则（二），挖掘过程，Aprioir算法
qq_32742009的博客
10-27 4185
关联规则挖掘的原理和过程 从关联规则（一）的分析中可知，关联规则挖掘是从事务集合中挖掘出这样的关联规则：它的支持度和置信度大于最低阈值（minsup,minconf），这个阈值是由用户指定的。根据 support=(X,Y).count/T.countsupport=(X,Y).count/T.countsupport=(X,Y).count/T.count confidence=(X,Y).co...
一句话+一张图——说清楚Aprioir关联规则算法
土豆洋芋山药蛋的博客
06-24 4668
一句话 关联分析（关联规则学习): 从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作 关联分析(associati analysis) 或者 关联规则学习（association rule learning） 一张图 解释一下这张图： 在关联规则Aprioir算法中，有两个很重要的概念，分别是频繁项集（frequent item sets），关联规则（associational rules）...
关联分析
u010745111的专栏
10-27 1361
基本概念： 适用情景： 主要算法： 模型评估：
机器学习-非监督分类算法之关联规则
symoriaty的博客
09-04 2022
什么是关联规则 关联规则中的必须知道的概念 关联规则的实现过程 关联规则的核心点——如何生成频繁项集（Apriori算法） 关联规则的核心点——如何生成频繁项集（FP-Growth算法） 注意点 误导我们的强关联规则-关联规则评价准则（必看） 一、什么是关联规则Association Rule 　　所谓数据挖掘就是以某种方式分析源数据，从中发现一些潜在的有用的信息，即数据挖掘又可以称...
IR公司元器件SPICE模型文件下载指南
5. auirgp50b60pd1.spi、irgp50b60pd1.spi：这两个文件可能关联到IR公司的功率转换器件，如功率MOSFET。 6. irg7ph46udpbf_ep.spi：根据文件名，这可能是一个用于功率应用的高压器件。 7. auirgr_u4045d.spi：这可能...
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