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
Эльнур
Российский государственный социальный университет
Уважаемый Сергей, искренне благодарю Вас! Вы проделали невероятную и очень большую работу ...
Алексей
МТУСИ
Без лишних вопросов, исполнитель Ксения, приступила к выполнению работы и сделала максимал...
Юлия
ЧГУ ИТИ
Огромное спасибо Марии,работаю с данным исполнителем не в первый раз, отличное выполнение ...
Егор
УриГПСМЧС;КГУ
Здравствуйте. Спасибо вам большое за выполненную работу, результат меня полностью устроил....