Od reguł do wizualizacji grafowych

Analiza koszyka zakupowego w R

Christopher Bruffaerts

Statistician

Wizualizacja reguł

Interaktywne reguły

rules_html = plot(rules, method = "graph",
                  engine = "htmlwidget")
rules_html

Zapisz widget HTML

library(htmlwidgets)
saveWidget(rules_html, file = "rules_grocery.html")

wykres reguł

Wybieranie elementów i reguł z grafu

Wybierz element Bread

wykres reguły dla chleba

Wybierz regułę 3

wykres reguły 3

Grafy i podgrafy (1)

Sortowanie reguł według ufności

top4subRules = 
    head(sort(rules, by = "confidence"), 4)
inspect(top4subRules)

    lhs         rhs      support   confidence lift      count
[1] {Bread}  => {Butter} 0.4285714 1.00       1.1666667 3    
[2] {Wine}   => {Butter} 0.5714286 0.80       0.9333333 4    
[3] {Cheese} => {Wine}   0.4285714 0.75       1.0500000 3    
[4] {Cheese} => {Butter} 0.4285714 0.75       0.8750000 3

Wykres reguł o wysokiej ufności

plot(top4subRules, method = "graph",  engine = "htmlwidget")

wykres reguł według ufności

Grafy i podgrafy (2)

Badanie reguł dotyczących sera

C_rules = 
    apriori(data = data_trx, 
            parameter = list(supp = 3/7,
                             conf = 0.2,
                             minlen = 2),
            appearance = list(rhs = "Cheese"))
inspect(C_rules)

    lhs         rhs      support   confidence lift  count
[1] {Wine}   => {Cheese} 0.4285714 0.6        1.050 3    
[2] {Butter} => {Cheese} 0.4285714 0.5        0.875 3

Wykres reguł dotyczących sera

plot(C_rules, method = "graph",  engine = "htmlwidget")

wykres reguł dotyczących sera

Zapisz jako graf

Zapisywanie grafu

saveAsGraph(rules, file = "rules.graphml")

Czas na reguły!

Analiza koszyka zakupowego w R