Graficul cu coordonate paralele

Analiza coșului de cumpărături în Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Ce este un grafic cu coordonate paralele?

Graficul prezintă un exemplu de grafic cu coordonate paralele folosind setul de date MovieLens.

Când se folosesc graficele cu coordonate paralele

Coordonate paralele vs. hartă de căldură.
- Nu este necesară informația de intensitate.
- Interesează doar existența regulii.
- Se dorește reducerea aglomerării vizuale.

Coordonate paralele vs. diagramă de dispersie.
- Se doresc informații despre reguli individuale.
- Nu prezintă interes mai multe metrici.
- Se examinează doar regulile finale.

Pregătirea datelor

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)

Conversia regulilor în coordonate

# 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

Generarea unui grafic cu coordonate paralele

from pandas.plotting import parallel_coordinates

# Generate parallel coordinates plot
parallel_coordinates(coords, 'rule', colormap = 'ocean')

Generarea unui grafic cu coordonate paralele

Figura prezintă un grafic cu coordonate paralele folosind datele MovieLens.

Rafinarea unui grafic cu coordonate paralele

# 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')

Rafinarea unui grafic cu coordonate paralele

Figura prezintă un grafic cu coordonate paralele folosind datele MovieLens.

Să exersăm!

Analiza coșului de cumpărături în Python