[CS246] Frequent Itemsets Mining & Association Rules
Market-Basket Model우리는 association rule을 찾고 싶다. Amazon과 같은 곳에서 어떤 사람이 $\{ x,y,z \}$를 샀다면, $\{ v,w \}$ 도 사는 경향을 찾고 싶을 것이다. 위 그림을 예시로 할 때, 2개의 rule을 찾을 수 있다. {milk} -> {coke}, {diaper, milk} -> {beer}Applications item과 basket은 반드시 상품과 바구니일 필요가 없다. 추상화된 데이터 형태라고 생각하면 다양한 응용이 가능하다. Supermarketitems=상품, basket=상품 집합 Topic discoveryitems=단어(word), basket=문서(document) Plagiarismitem=문서(documents), bask..
2023. 9. 11.
[Data Science] Association Rule Mining (7) mlxtend로 association rule을 만들어보자
앞의 포스팅에서 배운 association rule mining 알고리즘을 mlxtend 패키지를 이용하여 활용해보자.pip install mlxtend TransactionEncoder()sklearn의 OneHotEncoder, LabelEncoder 등과 거의 유사한 Encoder 클래스이다.transaction data를 numpy array로 인코딩해준다.import pandas as pdfrom mlxtend.preprocessing import TransactionEncoderdataset = [['Milk', 'Onion', 'Nutmeg', 'Kidney Beans', 'Eggs', 'Yogurt'], ['Dill', 'Onion', 'Nutmeg', 'Kidney Be..
2023. 4. 4.
