बेसिक Apriori रिज़ल्ट्स प्रूनिंग

Python में Market Basket Analysis

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Apriori और association rules

Apriori आइटमसेट्स को prune करता है.
- न्यूनतम सपोर्ट थ्रेशोल्ड लागू करता है.
- बदला हुआ वर्ज़न आइटम की संख्या से भी prune कर सकता है.
- यह हमें association rules के बारे में नहीं बताता.
Association rules.
- आइटमसेट्स से कहीं ज़्यादा association rules होते हैं.
- {Bags, Boxes}: Bags -> Boxes या Boxes -> Bags.

Association rules कैसे निकालें

Apriori रिज़ल्ट्स से rules निकालना.
- बड़े n और k के लिए गिनना मुश्किल.
- Apriori द्वारा itemset pruning उलट सकता है.

Association rules कम करना.
- mlxtend मॉड्यूल rules को prune करने के तरीके देता है.
- association_rules() frequent items, metric, और threshold लेता है.

Association rules कैसे निकालें

# Import Apriori algorithm
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules

# Load one-hot encoded novelty gifts data
onehot = pd.read_csv('datasets/online_retail_onehot.csv')

# Apply Apriori algorithm
frequent_itemsets = apriori(onehot, 
                            use_colnames=True, 
                            min_support=0.0001)

# Compute association rules
rules = association_rules(frequent_itemsets,
                          metric = "support", 
                          min_threshold = 0.0)

Pruning का महत्व

# Print the rules.
print(rules)

                               antecedents  ... conviction
0      (CARDHOLDER GINGHAM CHRISTMAS TREE)  ...      inf
...
79505      (SET OF 3 HEART COOKIE CUTTERS)  ... 1.998496

# Print the frequent itemsets.
print(frequent_itemsets)

       support                                           itemsets
0     0.000752                   ( 50'S CHRISTMAS GIFT BAG LARGE)
...
4707  0.000752                  (PIZZA PLATE IN BOX, CHRISTMAS ...

Pruning का महत्व

# Compute association rules
rules = association_rules(frequent_itemsets,
                          metric = "support", 
                          min_threshold = 0.001)

# Print the rules.
print(rules)

                   antecedents      conviction  
0  (BIRTHDAY CARD, RETRO SPOT)  ...  2.977444 
1    (JUMBO BAG RED RETROSPOT)  ...  1.247180

Rules के सेट को explore करना

print(rules.columns)

Index(['antecedents', 'consequents', 'antecedent support',
       'consequent support', 'support', 'confidence', 'lift', 'leverage',
       'conviction'],
      dtype='object')

print(rules[['antecedents','consequents']])

                   antecedents                  consequents
0    (JUMBO BAG RED RETROSPOT)  (BIRTHDAY CARD, RETRO SPOT)
1  (BIRTHDAY CARD, RETRO SPOT)    (JUMBO BAG RED RETROSPOT)

अन्य metrics से pruning

# Compute association rules
rules = association_rules(frequent_itemsets,
                          metric = "antecedent support", 
                          min_threshold = 0.002)

# Print the number of rules.
print(len(rules))

अभ्यास करते हैं!

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