Apriori algoritması

Python ile Market Basket Analysis

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Öğe kümelerini sayma

$${n \choose k} = \frac{n!}{(n-k)!k!}$$

Öğe Sayısı	Öğe Kümesi Boyutu	Kombinasyonlar
3461	0	1
3461	1	3461
3461	2	5,987,530
3461	3	6,903,622,090
3461	4	5,968,181,296,805

Öğe kümelerini sayma

$$\sum_{k=0}^{n}{n \choose k} = 2^{n}$$

$n = 3461 \rightarrow 2^{3461}$
$2^{3461}>>10^{82}$
Evren'deki atom sayısı: $10^{82}$.

Öğe kümesi sayısını azaltma

Tüm öğe kümelerini düşünmek mümkün değil.
- Hatta onları listelemek bile mümkün değil.
Bir öğe kümesini değerlendirmeden nasıl eleyebiliriz?
- Maksimum $k$ değeri belirlenebilir.
Apriori algoritması alternatif sunar.
- Tüm öğe kümelerini listelemeyi gerektirmez.
- Mantıklı bir budama kuralı sağlar.

Apriori ilkesi

Apriori ilkesi.
- Sık kümelerin alt kümeleri de sıktır.
- Sık olduğu bilinen kümeleri tut.
- Sık olduğu bilinmeyenleri buda.

Candles = Seyrek
- -> {Candles, Signs} = Seyrek
{Candles, Signs} = Seyrek
- -> {Candles, Signs Boxes} = Seyrek
{Candles, Signs, Boxes} = Seyrek
- -> {Candles, Signs, Boxes, Bags} = Seyrek

Apriori uygulaması

# Apriori algoritmasını içe aktar
from mlxtend.frequent_patterns import apriori

# One-hot kodlanmış hediyelik veri setini yükle
onehot = pd.read_csv('datasets/online_retail_onehot.csv')

# Başlığı yazdır.
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 uygulaması

# Sık öğe kümelerini hesapla
frequent_itemsets = apriori(onehot, min_support = 0.0005, 
                            max_len = 4, use_colnames = True)

# Öğe kümesi sayısını yazdır
print(len(frequent_itemsets))

Apriori uygulaması

# Öğe kümelerini yazdır
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...
...

Hadi pratik yapalım!

Python ile Market Basket Analysis