アソシエーションルールのサポートとは何ですか？
質問者：Enmanuel Rayber |最終更新日：2020年4月3日
カテゴリ：テクノロジーおよびコンピューティングデータベース
相関ルールは、頻繁なif-thenパターンのデータを検索し、基準のサポートと信頼性を使用して最も重要な関係を識別することによって作成されます。サポートは、アイテムがデータに表示される頻度を示します。
同様に、リフトアソシエーションルールとは何ですか？アソシエーションルールを解除します。アソシエーションルールのリフト値は、ルールの信頼度とルールの期待される信頼度の比です。ルールの期待される信頼度は、ルール本体のサポートで割ったルール本体とルールヘッドのサポート値の積として定義されます。
また、相関ルールのサポートをどのように計算しますか？ルールのサポートは、X∪Yを含むトランザクションの数です。ルールの信頼度は、X∪Yを含むトランザクションの数をXを含むトランザクションの数で割ったものです。
また、例との相関ルールとは何ですか？
アソシエーションルール。アソシエーションルールマイニングは、データアイテムの大規模なセット間の興味深いアソシエーションと関係を見つけます。このルールは、トランザクションでアイテムセットが発生する頻度を示します。典型的な例は市場ベースの分析です。
例に対するサポートと自信とは何ですか？
サポート：ワインとチーズの両方を一緒に含むTのトランザクションのパーセンテージです。信頼度：ワインを含み、チーズも含むTでのトランザクションの割合です。言い換えれば、ワインがすでにバスケットに入っていることを考えると、チーズを持っている確率です。
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アソシエーションルールとはどういう意味ですか？
アソシエーションルールは、さまざまなタイプのデータベースの大規模なデータセット内のデータ項目間の関係の確率を示すのに役立つif-thenステートメントです。アソシエーションルールマイニングには多くのアプリケーションがあり、トランザクションデータまたは医療データセットの売上相関を発見するために広く使用されています。
揚力はどのように計算しますか？
揚力方程式は、揚力Lが揚力係数Cl×密度r×速度Vの半分×翼面積Aの2乗に等しいことを示しています。与えられた空気条件、形状、および物体の傾斜に対して、値を決定する必要があります。 Clが揚力を決定するため。
アソシエーションルールのリフトをどのように解釈しますか？
リフトは0から無限大までの値です。1より大きいリフト値は、ルール本体とルールヘッドが予想よりも頻繁に一緒に表示されることを示します。これは、ルール本体の発生がルール本体の発生にプラスの影響を与えることを意味します。ルールヘッド。
Aprioriアルゴリズムの最小サポートとは何ですか？
最小-サポートは、結果の相関ルールのサポートメジャーの最小下限を指定することにより、候補ルールを整理するためにAprioriアルゴリズムに提供されるパラメーターです。アルゴリズムによって生成される各ルールには、独自のサポートと信頼性の測定値があります。
リフト値とは何ですか？
リフト値は、ルールの重要性の尺度です。アソシエーションルールのリフト値は、ルールの信頼度とルールの期待される信頼度の比率です。
LIFTはビジネスで何を意味しますか？
マーケティングにおいて、「リフト」は、何らかの形の広告またはプロモーションに応じた売上の増加を表します。リフトの監視、測定、最適化は、ビジネスをより迅速に成長させるのに役立つ可能性があります。あらゆる形態のマーケティングがビジネスにどのような影響を与えているかを理解することが重要です。
アソシエーション分析とは何ですか？
アソシエーション分析は、巨大なデータセット間の関係を発見することです。サポートは、ルールがデータセットに適用される頻度を決定し、信頼性は、Xを含むトランザクションにYのアイテムが表示される頻度を決定します。
揚力と自信をどのように計算しますか？
スーパーマーケットの例では、 Lift = Confidence / Expected Confidence = 40％/ 5％= 8です。したがって、 Liftは、if（先行）部分が与えられたthen（結果）の確率の増加に関する情報を提供する値です。
アソシエーションテクニックとは何ですか？
アソシエーションテクニックは、一見無関係に見える多くのアイテムやアイデアを覚えるのに役立つツールです。アソシエーションは強力な記憶補助です。私たちは皆、何か他のものを思い出させる感覚刺激を経験します。アソシエーションテクニックは、覚えておきたいアイテムやアイデアを1つの視覚的なテーマに結び付けます。
Aprioriアルゴリズムのアプリケーションは何ですか？
Aprioriは、データマイニングで使用される影響力のあるアルゴリズムです。アルゴリズムの名前は、アルゴリズムが頻繁なアイテムセットプロパティの事前知識を使用するという事実に基づいています。このソフトウェアは、糖尿病患者の社会的地位を発見するために使用されます。
サポートリフトと自信とは何ですか？
ルール1の場合：サポートによると、顧客の67％がミルクとチーズを購入しました。ミルクを購入した顧客の100％がチーズも購入したという自信があります。リフトは、誰かがミルクを購入したことを知っているときに、誰かがチーズを購入するという期待が28％増加したことを表しています。
アソシエーションルールマイニングのアプリケーションは何ですか？
アソシエーションルールマイニングは、データベースにエンコードされたトランザクション間のアソシエーションを検出しようとします。医療診断、GIS、リレーショナルデータベース、大規模データベース、分散データベースなど、さまざまなアプリケーションでの意思決定を改善するために使用できます。これらのデータベースはレビューされます。
AprioriとFPのどちらの成長が良いですか？
FP-成長：大規模なデータベースで頻繁に発生するパターンの効率的なマイニング方法：非常にコンパクトなFP-ツリーを使用し、分割統治法を採用しています。 AprioriとFP - Growthはどちらもパターンの完全なセットを見つけることを目的としていますが、 FP - Growthは、長いパターンに関してAprioriよりも効率的です。
アソシエーションルールへの信頼とは何ですか？
アソシエーションルールへの信頼。アソシエーションルールの信頼度は、ルール本体を含むすべてのグループ間でルールヘッドが発生する頻度を示すパーセンテージ値です。したがって、ルールの信頼度はm / nに相当するパーセンテージであり、値は次のとおりです。
FP成長アルゴリズムとは何ですか？
FP -でハンによって提案成長アルゴリズムは、頻出パターン命名頻出パターン約圧縮重要な情報を格納するための拡張prefix-ツリー構造を使用して、パターン断片成長により頻出パターンの完全なセットをマイニングするための効率的でスケーラブルな方法でありますツリー（ FP-ツリー）。
アソシエーションルールマイニングの重要性は、アソシエーションルールマイニングのアプリケーションの領域もリストアップすることの重要性は何ですか？
アソシエーションルールマイニングは、データベースにエンコードされたトランザクション間のアソシエーションを検出しようとします。医療診断、GIS、リレーショナルデータベース、大規模データベース、分散データベースなど、さまざまなアプリケーションでの意思決定を改善するために使用できます。これらのデータベースはレビューされます。
機械学習の相関ルールとは何ですか？
相関ルール学習は、大規模なデータベース内の変数間の興味深い関係を発見するためのルールベースの機械学習方法です。シーケンスマイニングとは対照的に、相関ルール学習では通常、トランザクション内またはトランザクション間でのアイテムの順序は考慮されません。