Gráficos de dispersión

Análisis de cesta de la compra en Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Introducción a los diagramas de dispersión

La figura muestra un ejemplo de diagrama de dispersión.

Análisis de cesta de la compra en Python

Introducción a los diagramas de dispersión

  • Un diagrama de dispersión muestra pares de valores.
    • Soporte del antecedente y del consecuente.
    • Confianza y lift.
  • No asume modelo.
    • No requiere línea o curva de tendencia.
  • Puede iniciar la poda.
    • Identifica patrones en datos y reglas.
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Soporte frente a confianza

Esto muestra un diagrama de dispersión de soporte frente a confianza en reglas generadas para el conjunto MovieLens.

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Soporte frente a confianza

Esto muestra un diagrama de dispersión de soporte frente a confianza en reglas generadas para el conjunto MovieLens.

1 Bayardo Jr., R.J. y Agrawal, R. (1999). Mining the Most Interesting Rules. En Proceedings of the Fifth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 145-154).
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Generar un diagrama de dispersión

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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Generar un diagrama de dispersión

Esta figura muestra un diagrama de dispersión de soporte del antecedente frente a soporte del consecuente.

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Añadir una tercera métrica

 

sns.scatterplot(x="antecedent support", 
                y="consequent support", 
                size="lift", 
                data=rules)
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Añadir una tercera métrica

Este diagrama muestra la relación entre soporte del antecedente, soporte del consecuente y lift.

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¿Qué aprendemos de los diagramas de dispersión?

  • Identifica umbrales naturales en los datos.
    • No es posible con mapas de calor u otras visualizaciones.
  • Visualiza todo el conjunto de datos.
    • No se limita a pocas reglas.
  • Usa los hallazgos para podar.
    • Usa umbrales y patrones naturales para podar.
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¡Vamos a practicar!

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