支持度,置信度和提升度

摘要：5. 支持度、置信度的代码实现 以下是Python实现频繁项集与关联规则挖掘的示例代码: frommlxtend.preprocessingimportTransactionEncoderfrommlxtend.frequent_......

5. 支持度、置信度的代码实现 以下是Python实现频繁项集与关联规则挖掘的示例代码: frommlxtend.preprocessingimportTransactionEncoderfrommlxtend.frequent_

1.支持度(Support) 支持度表示项集{A,B}在总项集里出现的概率(项集:包含0个或者多个项的集合称为项集,此处A,B均为单一的项)。公式为: Support(A→B)= P(A,B) / P(I)= P(A∪B) / P(I

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1 . zhi chi du ( S u p p o r t ) zhi chi du biao shi xiang ji { A , B } zai zong xiang ji li chu xian de gai lv ( xiang ji : bao han 0 ge huo zhe duo ge xiang de ji he cheng wei xiang ji , ci chu A , B jun wei dan yi de xiang ) 。 gong shi wei : S u p p o r t ( A → B ) = P ( A , B ) / P ( I ) = P ( A ∪ B ) / P ( I . . .

支持度是衡量兴趣度度量的实用性指标。支持度是衡量关联规则重要性的一个指标。对于模式兴趣度一般有两种度量标准，分别是支持度和置信度。

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支持度和置信度和提升度定义: 1.支持度:支持度为集合在总项集中出现的概率。 2.置信度: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。3.提升

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支持度: support=valid_rules 置信度: confidence=defaultdict(float)forpremise,conclusioninvalid_rules.keys():rule=(premise,conclusion)confidence[rule]=

支持度(support):一个项集或者规则在所有事务中出现的频率,σ(X):表示项集X的支持度计数 项集X的支持度:s(X)=σ(X)÷N 规则X==>Y表示物品集X对物品集Y的支持

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支持度（support）和置信度（confidence）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

关联规则中的最重要的东西就是支持度和置信度：1、支持度，{X，Y}同时出现的概率，即所有事件中，

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Apriori算法基于两个关键概念:支持度和置信度。支持度是指一个集合在所有交易中出现的频率,置信度是指当一个集合出现时,另一个集合也同时出现的概率。 Apriori