레버리지와 컨빅션

Python으로 배우는 Market Basket Analysis

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

기본 지표 확장

$$Support(X) = \frac{Frequency(X)}{N}$$

$$Support(X \rightarrow Y) = \frac{Frequency(X \& Y)}{N}$$

$$Confidence(X \rightarrow Y) = \frac{Support(X \rightarrow Y)} {Support(X)}$$

$$Lift(X \rightarrow Y) = \frac{Support(X \rightarrow Y)}{Support(X) Support(Y)}$$

레버리지 지표

레버리지도 지지도를 기반으로 합니다.

$$Leverage(X \rightarrow Y) = $$ $$Support(X \& Y) - Support(X) Support(Y)$$

레버리지는 리프트와 비슷하지만 해석이 더 쉽습니다.
레버리지는 -1에서 +1 범위입니다.
- 리프트는 0부터 무한대까지입니다.

레버리지 계산하기

# 트와일라잇과 해리 포터의 지지도 계산
supportTP = np.logical_and(books['Twilight'], books['Potter']).mean()

# 트와일라잇의 지지도 계산
supportT = books['Twilight'].mean()

# 해리 포터의 지지도 계산
supportP = books['Potter'].mean()

# 레버리지 계산 및 출력
leverage = supportTP - supportP * supportT
print(leverage)

0.018

컨빅션 지표

컨빅션도 지지도를 사용해 구성됩니다.
레버리지보다 더 복잡하고 직관적이지 않습니다.

$$Conviction(X \rightarrow Y) = $$ $$\frac{Support(X) Support(\bar{Y})} {Support(X \& \bar{{Y}})}$$

컨빅션 해석

트와일라잇 썸네일 이미지.

해리 포터와 마법사의 돌 썸네일 이미지.

트와일라잇 썸네일 이미지.

헝거 게임 썸네일 이미지.

¹ 이미지는 goodreads.com에서 가져왔습니다.

컨빅션 계산하기

# 트와일라잇과 해리 포터의 지지도 계산
supportTP = np.logical_and(books['Twilight'], books['Potter']).mean()
# 트와일라잇의 지지도 계산
supportT = books['Twilight'].mean()


# 해리 포터가 아닌 것의 지지도 계산
supportnP = 1.0 - books['Potter'].mean()


# 트와일라잇 그리고 해리 포터가 아닌 것의 지지도 계산
supportTnP = supportT - supportPT


# 컨빅션 계산
conviction = supportT*supportnP / supportTnP
print(conviction)


1.16

연습해 봅시다!

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