Gráfico de coordenadas paralelas

Análisis de cesta de la compra en Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

¿Qué es un gráfico de coordenadas paralelas?

El gráfico muestra un ejemplo de coordenadas paralelas con el conjunto MovieLens.

Análisis de cesta de la compra en Python

Cuándo usar coordenadas paralelas

 

  • Coordenadas paralelas vs. mapa de calor.
    • No necesitas intensidad.
    • Solo quieres saber si la regla existe.
    • Quieres reducir el desorden visual.

 

  • Coordenadas paralelas vs. diagrama de dispersión.
    • Quieres ver cada regla individual.
    • No te interesan varias métricas.
    • Solo quieres revisar las reglas finales.
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Preparar los datos

 

from mlxtend.frequent_patterns import association_rules, apriori

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

# Generate frequent itemsets
frequent_itemsets = apriori(onehot, min_support = 0.10, use_colnames = True, max_len = 2)

# Generate association rules
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric = 'support', min_threshold = 0.00)
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Convertir reglas a coordenadas

# Convert rules to coordinates.
rules['antecedent'] = rules['antecedents'].apply(lambda antecedent: list(antecedent)[0])
rules['consequent'] = rules['consequents'].apply(lambda consequent: list(consequent)[0])
rules['rule'] = rules.index

# Define coordinates and label
coords = rules[['antecedent','consequent','rule']]

# Print example
print(coords.head(1))

                antecedent        consequent  rule
0  Dark Knight, The (2008)  Inception (2010)     0
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Generar un gráfico de coordenadas paralelas

 

from pandas.plotting import parallel_coordinates

# Generate parallel coordinates plot
parallel_coordinates(coords, 'rule', colormap = 'ocean')
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Generar un gráfico de coordenadas paralelas

La figura muestra un gráfico de coordenadas paralelas con datos de MovieLens.

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Afinar un gráfico de coordenadas paralelas

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

# Generate association rules
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric = 'lift', min_threshold = 1.00)

# Generate coordinates and print example
coords = rules_to_coordinates(rules)

# Generate parallel coordinates plot
parallel_coordinates(coords, 'rule')
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Afinar un gráfico de coordenadas paralelas

La figura muestra un gráfico de coordenadas paralelas con datos de MovieLens.

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¡Vamos a practicar!

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