ПОДРОБНОСТИ В ФАЙЛЕ
Для поиска характерных наборов и ассоциативных правил в работе используется пакет
mlxtend.frequent_patterns.
1. Выбрать несколько стран для набора данных lastfm для сравнительного анализа.
2. Подготовить набор для поиска ассоциативных правил (группировка, «бинаризация»)
3. Найти характерные комбинации музыкальных коллективов. Сопоставить характерные
комбинации для выборок по странам, по полу.
4. Сравнить результаты поиска характерных комбинаций разных алгоритмов (apriori,
fpgrowth, fpmax).
5. Построить ассоциативные правила для одной из выборок (для выбранной страны).
Вывести правила с наилучшими оценками качества (Confidence, Lift и др.).
Проанализировать взаимосвязь оценок.
6. Найти характерные комбинации и ассоциативные правила длины не менее 5 признаков.
Сравнить оценки качества таких правил с короткими правилами.
7. Привести примеры «тривиальных» и «нетривиальных» правил.
8. Выполнить анализ зависимости оценок качества правил от поддержки и длины правил.
Для указанной оценки качества (в соответствии с вариантом):
- график зависимости оценки качества от поддержки;
- диаграммы boxplot для оценки качества в зависимости от длины правила.
ДЕЛАТЬ ВАРИАНТ 3
Есть также пример решения
Ангелина
ИРНИТУ
Отличное исполнение, раньше срока! Благодарю за выполненную работу! Рекомендую к сотруднич...
Алексей
АмГУ
Работа была выполнена досрочно, замечания оперативно исправлены... Оценка отлично, спасибо!
Анастасия
ЧГУ
Больше спасибо! Работа выполнена в кротчайший срок! Замечаний от преподавателя нет.
Анна
РУДН
Исполнитель очень помог, ответил на все вопросы. Пошёл на встречу в некоторых моментах. В ...