再说说提升水平lift这个参数。
假定设定规则的最小阀值为支持度30%，置信度为60%，然后你得到了很多的强关联规则。比如有这么一条，总数据10000个，A商品6000个，B商品7500个，然后同时购买A和B的4000个。我们发现A-B（即购买了a的同时购买b）这条规则也是一条强关联规则。支持度为=4000/1000o=40%，置信度=4000/6000=66.7%.
但是我们发现原总数据集中，购买b产品的比例有75%，要大于66.%，即购买a产品会对购买b产品产生反向作用，即负相关。所以才有了lift这样一个参数，来弥补支持度和置信度在解释规则方面的不足：
Lift= P(AUB) / P(A)P(B)
当lift=1时，A、B互相独立
当lift<1时，A、B负相关
当Lift>1时，A、B正相关 即A/B中一个的出现，都提升了另外一个出现的可能性。
clementine中关联的提升指数含义
猜你喜欢
转载自w800927.iteye.com/blog/1329506
今日推荐
周排行