Association et dissociation

Analyse des paniers d’achat en Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Associer des ebooks via la dissociation

Une vignette de la couverture du livre The Hobbit.

Une vignette de la couverture du livre The Great Gatsby.

Une vignette de la couverture du livre Pride and Prejudice.

Une vignette de la couverture du livre The Catcher in the Rye.

1 Images provenant de goodreads.com.
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Introduction à la métrique de Zhang

  1. Introduite par Zhang (2000)
    • Valeurs entre -1 et +1
    • +1 indique une association parfaite
    • -1 indique une dissociation parfaite
  2. Complète et interprétable
  3. Construite à partir du support
1 Zhang, T. (2000). Règles d'association. Proceedings of the 4th Pacific-Asia conference, PADKK, pp.245-256. Kyoto, Japon.
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Définir la métrique de Zhang

  $$Zhang(A \rightarrow B) = $$ $$\frac{Confidence(A \rightarrow B) - Confidence(\bar{A} \rightarrow B)}{Max[Confidence(A \rightarrow B), Confidence(\bar{A} \rightarrow B)]}$$   $$Confidence = \frac{Support(A \& B)}{Support(A)}$$

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Construire la métrique de Zhang avec le support

  $$Zhang(A \rightarrow B) = $$ $$\frac{Support(A \& B) - Support(A) Support(B)}{ Max[Support(AB) (1-Support(A)), Support(A)(Support(B)-Support(AB))]}$$

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Calculer la métrique de Zhang

# Compute the support of each book
supportH = hobbit.mean()
supportP = pride.mean()

# Compute the support of both books
supportHP = np.logical_and(hobbit, pride).mean()
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Calculer la métrique de Zhang

# Compute the numerator
num = supportHP - supportH*supportP

# Compute the denominator
denom = max(supportHP*(1-supportH), supportH*(supportP-supportHP))

# Compute Zhang's metric
zhang = num / denom
print(zhang)

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Passons à la pratique !

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