최신판 |
당신의 편집 |
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| ==개요== | | ==개요== |
| ;association rule learning, market basket analysis | | ;association rule learning, market basket analysis |
| ;[[聯關]] [[規則]] [[學習]]
| | ;연관 규칙 발견, 연관 규칙 탐사, 연관 규칙 학습, 연관성 분석, 장바구니 분석 |
| ;연관 규칙 학습, 연관 규칙 발견, 연관성 규칙 발견, 연관 규칙 탐사, 연관성 분석, 연관분석, 장바구니 분석<ref>"연관 규칙 탐사" 148,000개, "연관 규칙 발견" 72,600개, "연관성 규칙 발견" 11,600개, "연관 규칙 학습" 198개</ref> | | *연관규칙을 발견하는 과정 |
| * 연관규칙을 발견하는 과정 | |
| * 자주 같이 등장하는 항목(장바구니에 같이 들어가는 상품)을 발견하려는 것이다.
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| :주로 상품추천에 활용한다.
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| ==측정값== | | ==측정값== |
| {| class='wikitable'
| | *지지도(support) |
| ! 지표 !! 수식 !! 설명
| | :A와 B가 동시에 포함된 사례수 / 전체 사례수 |
| |-
| | :<math>P(A∩B)</math> |
| | [[지지도(support)]]
| | |
| | <math>\mathrm {supp} (X)={\frac {|\{t\in T;X\subseteq t\}|}{|T|}}</math>
| | *신뢰도(confidence) |
| |
| | :A와 B가 동시에 포함된 사례수 / 품목 A가 포함된 사례수 |
| * 전체사례 중 A와 B가 모두 있는 사례의 비율
| | :<math>P(B|A)=\frac{P(A∩B)}{P(A)}</math> |
| * A와 B가 동시에 포함된 사례수 / 전체 사례수
| | |
| * <math>P(A∩B)</math>
| | *향상도(lift) |
| |-
| | :A 없을 때 B의 있을 확률 대비 A 있을 때 B 있을 확률의 비율 |
| | [[신뢰도(confidence)]] ★
| | :<math>\frac{P(A∩B)}{P(A)\cdot P(B)}=\frac{P(B|A)}{P(B)}</math> |
| | <math>\mathrm{conf}(X ⇒ Y)=\frac{ \mathrm{supp}(X ∪ Y) }{ \mathrm{supp}(X) }</math>
| |
| |
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| * A가 포함된 사례수 중 B도 포함된 사례의 비율
| |
| * A와 B가 동시에 포함된 사례수 / 품목 A가 포함된 사례수
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| * <math>\displaystyle{ P(B|A)=\frac{P(A∩B)}{P(A)} }</math>
| |
| |-
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| | [[향상도(lift)]]
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| | <math>\mathrm{lift} (X ⇒ Y) = \frac{ \mathrm{supp} (X ∪ Y) }{ \mathrm{supp}(X) \times \mathrm{supp}(Y) }</math>
| |
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| * A 없을 때 B의 있을 확률 대비 A 있을 때 B 있을 확률의 비율
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| * <math>\frac{P(A∩B)}{P(A)\cdot P(B)}=\frac{P(B|A)}{P(B)}</math>
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| |-
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| | [[conviction]]
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| | <math>\mathrm {conv} (X ⇒ Y)={\frac {1-\mathrm {supp} (Y)}{1-\mathrm {conf} (X ⇒ Y)}}</math>
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| |}
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| ==같이 보기== | | ==같이 보기== |
| {{z컬럼3|
| | *[[데이터 마이닝]] |
| * [[연관]]
| |
| * [[탐사]]
| |
| * [[연관성]]
| |
| * [[상관 분석]]
| |
| * [[추천 시스템]]
| |
| * [[데이터 마이닝]] | |
| * [[R 연관규칙학습]]
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| }}
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| ==참고== | | ==참고 자료== |
| *https://en.wikipedia.org/wiki/Association_rule_learning | | *https://en.wikipedia.org/wiki/Association_rule_learning |
| *http://www.ktcloudware.com/seminar/down/09.pdf | | *http://www.ktcloudware.com/seminar/down/09.pdf |
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| [[분류: 연관규칙학습]] | | [[분류:데이터 마이닝]] |
| [[분류: 聯]][[분류: 關]][[분류: 規]][[분류: 則]][[분류: 學]][[분류: 習]]
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