python数据挖掘入门与实践（一）

• 花匠小妙招
• 2024-11-12 20:42

第一章 开启数据挖掘之旅
打开jupyter notebook的方式：
在命令提示符（cmd）中输入：jupyter notebook就可以打开Web浏览器创建新的实例。
关闭：在cmd中输入Ctrl+C，确认关闭即可。
1.3 亲和性分析
应用场景：超市商品的摆放、向网站用户推送、电影推荐等。
找出规则。对于找出的规则需要判断其优劣，通过支持度（support）和置信度（confidence）。
支持度指数据集中规则应验的次数，或者是次数除以规则有效前提下的总数量。衡量的是给定规则应验比例。
置信度是指符合给定条件的所有规则里，跟当前规则结论一致的比例有多大，衡量的是规则准确率。计算方法：当前规则的出现次数除以条件相同的规则的数量。
举例：顾客购买了苹果，也购买了香蕉为例。
给定条件即为：购买了苹果，该事件发生的次数：num_occurances
规则应验的次数为：购买了苹果而且购买了香蕉：valid_rules
规则失效的次数为：购买了苹果但是没有购买香蕉：invalid_rules
则支持度=valid_rules，置信度=valid_rules/num_occurances。
根据支持度和置信度对rules进行排名，就能得到可靠性比较高的关联规则，然后做出反应。
在该亲和性问题中，我们关心的是两个变量之间的关系，比如：如何卖出更过的苹果。
亲和性分析算法的目标是从数据集中发现用以指导实践的规则。
也可以将是否购买苹果作为标签，转化成一个二分类问题，只

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