支持度和置信度多少合适,置信度如何计算

支持度和置信度多少合适,置信度如何计算

从概率上讲，支持度反映了一组事件（商品）被选择的概率。假设购物中心的推销员从支持度中推断出苹果和香蕉的支持度较高，则证明苹果和香蕉的组合更受人们欢迎。 欢迎，有些商家可以设置香蕉和苹果条件支持=P(A)=条件A60/样本100=0.6和结果支持=P(B)=结果B40/样本100=0.4（称为SAS度的预期置信度）规则支持=P(A&B)=30/100=0.3规则置信度=P(B|A) =P(A&B)/P(A)

"茶→咖啡"的置信度为：置信度(A→B)=45/50=90%；"茶→咖啡"的提升程度为：提升度(A→B)=置信度(A→B)/P(B)=90 %/((45+45)/100)=90%/90%=1;最佳答案我建议从支持值0.05和置信值0.80开始。 但我同意您应该了解它们到底代表什么，以便您可以适当地定义它们。 设规则A=>B(其中A和Baren非空集)支持(A⇒B)：

在此示例中，支持度为56%，置信度为70%。 支持度：P(A∪B)，即两个项目集A和B同时出现在交易集D中的概率。 置信度：P(B|A)，即在项目集A出现的交易集合D中，项目集B也同时具有支持度和置信度。支持度和置信度支持(support)支持：X,Y}同时出现的概率，例如：尿布，啤酒}{尿布，啤酒}同时出现的概率=800/10000=0.08{尿布、脸

关联规则——支持度和置信度。支持度，简单地从字面上理解，就是支持的程度，一般用百分比来表示。 生活中常见的使用场景包括投票、竞选、民意调查等。例如，某学校的一、三班正在竞选班委，该班的总支持度为：P(A∪B)，即两个项集A和B在事务集D中同时出现的概率。 置信度：P(B|A)，即项目集B也出现在项目集A出现的交易集D中的概率。 你可以看到下面的例子：1.support((苹果，香蕉)->樱桃)=1/

ˋ﹏ˊ 横幅学习者，请注意此处：示例系列教程问题：数据挖掘关联规则中的"支持"和"置信度"通常设置为多个问题描述：答案1::"数据挖掘：概念与技术"内容为："关联规则的示例描述：某天总共有1,000名顾客去商场购买商品，以及150名顾客同时购买了圆珠笔和笔记本。则对上述关联规则的支持度为15%。概率描述：项目集A与项目集B的分支