指標の可視化

Rで学ぶマーケットバスケット分析

Christopher Bruffaerts

Statistician

指標付きのインタラクティブテーブル

食料品店のルール

library(arules)
rules = apriori(data_trx, 
                parameter = list(
                  supp = 3/7, conf=0.6, minlen=2)
                )
inspect(rules)

インタラクティブテーブル

library(arulesViz)
inspectDT(rules)

HTML テーブル

inspect_DT_rule

散布図の導入

ルールの確認

inspect(rules)

    lhs         rhs      support   confidence lift      count
[1] {Bread}  => {Butter} 0.4285714 1.0000000  1.1666667 3    
[2] {Cheese} => {Wine}   0.4285714 0.7500000  1.0500000 3    
[3] {Wine}   => {Cheese} 0.4285714 0.6000000  1.0500000 3    
[4] {Cheese} => {Butter} 0.4285714 0.7500000  0.8750000 3    
[5] {Wine}   => {Butter} 0.5714286 0.8000000  0.9333333 4    
[6] {Butter} => {Wine}   0.5714286 0.6666667  0.9333333 4

arulesViz の散布図

plot(rules)

scatter_grocery

柔軟な arules プロット

plot のオプション

plot(rulesObject, measure, shading, method)

rulesObject: プロットするルールオブジェクト
measure: ルールの有用度指標（support, confidence, lift など）
shading: 点の色付けに使う指標
method: 使用する可視化手法（"scatterplot", "matrix", "two-key plot", "matrix3D"）

例

plot(rules, measure = c("confidence", "lift"),
     shading = "support",
     method = "scatterplot")

scatter_grocery_plot

その他の arules プロット

Two-key プロット

plot(rules, method = "two-key plot")

two_key_plot

プロットにジッタを追加

ジッタなし

plot(rules, method = "two-key plot")

two_key_plot

ジッタあり

plot(rules, method = "two-key plot",jitter = 2)

two_key_plot_jitter

インタラクティブな arules プロット

インタラクティブなルール

plot(rules, engine = "plotly")

静的からインタラクティブへ

rules_plotly

指標を可視化しましょう！

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