एसोसिएशन और डिसोसिएशन

Python में Market Basket Analysis

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

ईबुक्स को पेयर करने के लिए डिसोसिएशन का उपयोग

The Hobbit की बुक कवर का थंबनेल इमेज.

The Great Gatsby की बुक कवर का थंबनेल इमेज.

Pride and Prejudice की बुक कवर का थंबनेल इमेज.

The Catcher in the Rye की बुक कवर का थंबनेल इमेज.

¹ इमेज goodreads.com से ली गई हैं।

Zhang के मेट्रिक का परिचय

Zhang (2000) द्वारा प्रस्तुत
- मान -1 से +1 के बीच लेते हैं
- +1 का मान परफेक्ट एसोसिएशन दर्शाता है
- -1 का मान परफेक्ट डिसोसिएशन दर्शाता है
समग्र और समझने में आसान
सपोर्ट से निर्मित

¹ Zhang, T. (2000). Association Rules. Proceedings of the 4th Pacific-Asia conference, PADKK, pp.245-256. Kyoto, Japan.

Zhang के मेट्रिक की परिभाषा

$$Zhang(A \rightarrow B) = $$ $$\frac{Confidence(A \rightarrow B) - Confidence(\bar{A} \rightarrow B)}{Max[Confidence(A \rightarrow B), Confidence(\bar{A} \rightarrow B)]}$$ $$Confidence = \frac{Support(A \& B)}{Support(A)}$$

सपोर्ट से Zhang का मेट्रिक बनाना

$$Zhang(A \rightarrow B) = $$ $$\frac{Support(A \& B) - Support(A) Support(B)}{ Max[Support(AB) (1-Support(A)), Support(A)(Support(B)-Support(AB))]}$$

Zhang का मेट्रिक कंप्यूट करना

# प्रत्येक पुस्तक का सपोर्ट निकालें
supportH = hobbit.mean()
supportP = pride.mean()

# दोनों पुस्तकों का सपोर्ट निकालें
supportHP = np.logical_and(hobbit, pride).mean()

Zhang का मेट्रिक कंप्यूट करना

# न्यूमेरेटर निकालें
num = supportHP - supportH*supportP

# डिनोमिनेटर निकालें
denom = max(supportHP*(1-supportH), supportH*(supportP-supportHP))

# Zhang का मेट्रिक निकालें
zhang = num / denom
print(zhang)

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अभ्यास करते हैं!

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