支持度(support)和置信度(confidence)

支持度(Support)的公式是:Support(A->B)=P(A U B)。支持度揭示了A与B同时出现的概率。如果A与B同时出现的概率小,说明A与B的关系不大;如果A与B同时出现的非常频繁,则说明A与B总是相关的。
    置信度(Confidence)的公式式:Confidence(A->B)=P(A | B)。置信度揭示了A出现时,B是否也会出现或有多大概率出现。如果置信度度为100%,则A和B可以捆绑销售了。如果置信度太低,则说明A的出现与B是否出现关系不大。
    示例:某销售手机的商场中,70%的手机销售中包含充电器的销售,而在所有交易中56%的销售同时包含手机和充电器。则在此例中,支持度为56%,置信度为70%。

支持度: P(A∪B),即A和B这两个项集在事务集D中同时出现的概率。

置信度: P(B|A),即在出现项集A的事务集D中,项集B也同时出现的概率。

时间: 2024-10-09 20:34:29

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关联分析中的支持度、置信度和提升度

1.支持度(Support) 支持度表示项集{X,Y}在总项集里出现的概率.公式为: Support(X→Y) = P(X,Y) / P(I) = P(X∪Y) / P(I) = num(XUY) / num(I) 其中,I表示总项集.num()表示求项集个数 2.置信度 (Confidence) 置信度表示在先决条件X发生的情况下,由关联规则"X→Y"推出Y的概率.即在含有X的项集中,含有Y的可能性,公式为: Confidence(X→Y) = P(Y|X)  = P(X,Y) /

数据挖掘 ---支持度和置信度的用法

如果客户买了 xx 物品,那么他可能买YY物品 规则常用的方法,支持度和置信度 支持度是指规则的应验次数 置信度就是应验次数所占的比例 直接上代码 # 面包,牛奶,奶酪,苹果,香蕉 from collections import OrderedDict import numpy as np from pyexcel_xls import get_data from pyexcel_xls import save_data xls_data = get_data(r"777.xls")

频繁项集?关联规则?支持度?置信度?

项集: 最基本的模式是项集,它是指若干个项的集合.频繁模式是指数据集中频繁出现的项集.序列或子结构.频繁项集是指支持度大于等于最小支持度(min_sup)的集合.其中支持度是指某个集合在所有事务中出现的频率.频繁项集的经典应用是购物篮模型.常用的频繁项集的评估标准有支持度,置信度和提升度(关联规则)三个 关联规则: 关联规则是形如X→Y的蕴涵式,其中, X和Y分别称为关联规则的先导(antecedent或left-hand-side, LHS)和后继(consequent或right-hand-

python单分类预测模版,输出支持度,多种分类器,str的csv转float

预测结果为1到11中的1个 首先加载数据,训练数据,训练标签,预测数据,预测标签: if __name__=="__main__": importTrainContentdata() importTestContentdata() importTrainlabeldata() importTestlabeldata() traindata = [] testdata = [] trainlabel = [] testlabel = [] def importTrainContentda

Web 前端技术:CSS3---新属性,浏览器支持度,圆角边框(border-radius),阴影(box-shadow),文字与字体(text-shadow属性、word-wrap属性、@font-face规则),2D转换、过渡与动画(transform属性),3D变换

浏览器支持度 CSS3属性: columns:规定列的宽度和列数 默认宽度.列数值为auto column-width:每栏的宽度 column-gap :两栏之间的间距距离 column-count : 栏目的数目 column-rule : color(色值) width(宽度) style(线条样式) 分栏中的分割线的颜色宽度及样式的设定 1.border-radius属性(圆角边框) eg: 结合不同浏览器兼容问题,使用该CSS3新属性 eg: 2.box-shadow属性(阴影) eg

contenteditable支持度

contenteditable attribute (basic support) - Working Draft Global user stats*: Support: 86.71% Partial support: 0.32% Total: 87.03% Method of making any HTML element editable Resources: Demo page WHATWG blog post Blog post on usage problems   IE Firef

产品 线上 保持 和 支持 服务 (Support and maintenance solutions)

Maintenance and support are the key factors for the smooth functioning of ERP solutions. ERP maintenance and support solutions provided by Exforsys are not only efficient but also affordable. Our company’s ERP consultants provide you the best solutio

关于hadoop 1.2.1版本不支持“dfs.support.append”参数的解决办法

最近在测试hadoop+fluentd方案,但是fluentd日志收集系统,需要append功能选择,写日志到HDFS中,官方给出的解决方案是: 修改hdfs-site.xml 文件,增加如下行: <property>   <name>dfs.webhdfs.enabled</name>   <value>true</value> </property> <property>   <name>dfs.suppo

数据挖掘算法——Apriori

在上一篇 数据挖掘入门算法整理 中提到, Apriori算法是 关联规则算法中使用最为广泛的算法,这次我们就来学习下该算法的基本知识. 一.算法概述 Apriori 算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的 算法,它是由Rakesh Agrawal 和RamakrishnanSkrikant 提出的.它使用一种称作逐层搜索的迭代方法,k- 项集用于探索(k+1)- 项集.首先,找出频繁 1- 项集的集合.该集合记作L1.L1 用于找频繁2- 项集的集合 L2,而L2 用于找L2,如此下