Nuages de points

Analyse des paniers d’achat en Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Introduction aux nuages de points

La figure montre un exemple de nuage de points.

Analyse des paniers d’achat en Python

Introduction aux nuages de points

  • Un nuage de points affiche des paires de valeurs.
    • Support des antécédents et des conséquents.
    • Confiance et lift.
  • Aucun modèle n'est supposé.
    • Pas besoin de ligne ou de courbe de tendance.
  • Peut lancer l'élagage.
    • Repérer des motifs dans les données et les règles.
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Support et confiance

Nuage de points du support versus la confiance pour des règles générées sur MovieLens.

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Support et confiance

Nuage de points du support versus la confiance pour des règles générées sur MovieLens.

1 Bayardo Jr., R.J. et Agrawal, R. (1999). Mining the Most Interesting Rules. In Proceedings of the Fifth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 145-154).
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Générer un nuage de points

import pandas as pd
import seaborn as sns
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules, apriori

# Load one-hot encoded MovieLens data
onehot = pd.read_csv('datasets/movies_onehot.csv')

# Generate frequent itemsets using Apriori
frequent_itemsets = apriori(onehot, min_support=0.01, use_colnames=True, max_len=2)

# Generate association rules
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric='support', min_threshold=0.0)

sns.scatterplot(x="antecedent support", y="consequent support", data=rules)
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Générer un nuage de points

Nuage de points du support des antécédents versus celui des conséquents.

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Ajouter une troisième mesure

 

sns.scatterplot(x="antecedent support", 
                y="consequent support", 
                size="lift", 
                data=rules)
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Ajouter une troisième mesure

Ce nuage de points montre la relation entre le support des antécédents, celui des conséquents et le lift.

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Que tirer des nuages de points ?

  • Repérer des seuils naturels.
    • Impossible avec des cartes thermiques ou d'autres visuels.
  • Visualiser tout le jeu de données.
    • Pas limité à peu de règles.
  • S'en servir pour élaguer.
    • Utiliser seuils naturels et motifs pour élaguer.
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Passons à la pratique !

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