İleri düzey kurallar
Python ile Market Basket Analysis
Isaiah Hull
Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School
Sepet analizine genel bakış
- Sepet analizi için standart süreç.
- Çok sayıda kural üret.
- Kuralları metriklerle filtrele.
- Sezgi ve sağduyunu uygula.
Kuralların üretilmesi
- Öğe sayısı arttıkça kural sayısı üstel büyür.
- Kuralların çoğu yararlı değildir.
- Önce bir ön filtreleme şart.
- Bölüm 3'te Apriori algoritmasıyla ele alınacak
Filtreleme nasıl çalışır?
| ID | antecedents | consequents | support | Lift |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Harry Potter | The Hunger Games | 0.001 | 1.01 |
| 2 | Hunger Games | Twilight | 0.020 | 1.23 |
| 3 | Pride and Prejudice | The Hobbit | 0.030 | 1.05 |
| 4 | The Hobbit | Twilight | 0.015 | 0.85 |
| 5 | Harry Potter | The Hobbit | 0.010 | 1.07 |
Çok metrikli filtreleme
| ID | antecedents | consequents | support | zhang |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Harry Potter | The Hunger Games | 0.001 | -0.05 |
| 2 | Hunger Games | Twilight | 0.020 | 0.17 |
| 3 | Pride and Prejudice | The Hobbit | 0.030 | 0.06 |
| 4 | The Hobbit | Twilight | 0.015 | -0.04 |
| 5 | Harry Potter | The Hobbit | 0.010 | 0.34 |
Çok metrikli filtreleme uygulama
print(rules.head())
antecedents consequents antecedent support ... support confidence ... conviction
0 Potter Hunger 0.48 ... 0.12 ... 0.26 ... 0.92
1 Potter Hunger 0.32 ... 0.12 ... 0.26 ... 0.92
2 Twilight Hunger 0.26 ... 0.09 ... 0.35 ... 1.04
3 Hunger Twilight 0.32 ... 0.09 ... 0.28 ... 1.03
4 Mockingbird Hunger 0.48 ... 0.10 ... 0.20 ... 0.85
Çok metrikli filtreleme uygulama
# Sonuç desteği düşük kuralları seç.
rules = rules[rules['consequent support'] < 0.05]
print(len(rules))
12
# lift > 1.5 olan kuralları seç.
rules = rules[rules['lift'] > 1.5]
print(len(rules))
2
Hadi pratik yapalım!
Python ile Market Basket Analysis
