Apriori एल्गोरिदम
Python में Market Basket Analysis
Isaiah Hull
Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School
आइटमसेट गिनना
$${n \choose k} = \frac{n!}{(n-k)!k!}$$
| आइटम काउंट | आइटमसेट साइज | कॉम्बिनेशन |
|---|---|---|
| 3461 | 0 | 1 |
| 3461 | 1 | 3461 |
| 3461 | 2 | 5,987,530 |
| 3461 | 3 | 6,903,622,090 |
| 3461 | 4 | 5,968,181,296,805 |
आइटमसेट गिनना
$$\sum_{k=0}^{n}{n \choose k} = 2^{n}$$
- $n = 3461 \rightarrow 2^{3461}$
- $2^{3461}>>10^{82}$
- ब्रह्मांड में परमाणुओं की संख्या: $10^{82}$.
आइटमसेट की संख्या घटाना
- सभी आइटमसेट पर विचार करना असंभव।
- उन्हें एन्यूमरेट करना भी संभव नहीं।
- किसे बिना इवाल्यूएट किए हटाएँ?
- अधिकतम $k$ मान तय कर सकते हैं।
- Apriori एल्गोरिदम एक विकल्प देता है।
- सभी आइटमसेट की एन्यूमरेशन नहीं चाहिए।
- प्रूनिंग के लिए समझदारी का नियम।
Apriori प्रिंसिपल
- Apriori प्रिंसिपल.
- फ़्रीक्वेंट सेट के सबसेट भी फ़्रीक्वेंट होते हैं।
- जो फ़्रीक्वेंट हों, उन्हें रखें।
- जो फ़्रीक्वेंट न हों, उन्हें प्रून करें।
- Candles = Infrequent
- -> {Candles, Signs} = Infrequent
- {Candles, Signs} = Infrequent
- -> {Candles, Signs Boxes} = Infrequent
- {Candles, Signs, Boxes} = Infrequent
- -> {Candles, Signs, Boxes, Bags} = Infrequent
Apriori इम्प्लीमेंटेशन
# Import Apriori algorithm
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
# Load one-hot encoded novelty gifts data
onehot = pd.read_csv('datasets/online_retail_onehot.csv')
# Print header.
print(onehot.head())
50'S CHRISTMAS GIFT BAG LARGE ... ZINC WILLIE WINKIE CANDLE STICK \
0 False ... False
1 False ... False
2 False ... False
3 False ... False
4 False ... False
Apriori इम्प्लीमेंटेशन
# Compute frequent itemsets
frequent_itemsets = apriori(onehot, min_support = 0.0005,
max_len = 4, use_colnames = True)
# Print number of itemsets
print(len(frequent_itemsets))
3652
Apriori इम्प्लीमेंटेशन
# Print itemsets
print(frequent_itemsets.head())
support itemsets
0 0.000752 ( 50'S CHRISTMAS GIFT BAG LARGE)
1 0.001504 ( DOLLY GIRL BEAKER)
...
1500 0.000752 (PING MICROWAVE APRON, FOOD CONTAINER SET 3 LO...
1501 0.000752 (WOOD 2 DRAWER CABINET WHITE FINISH, FOOD CONT...
...
अभ्यास करते हैं!
Python में Market Basket Analysis
