Apriori算法的‘置信度’和'lift‘概念的用法是什么？
Apriori算法的‘置信度’和'lift‘概念的用法是什么？
提问于 2016-04-07 10:25:02
我将使用Apriori算法实现一个个人推荐系统。我知道有三个有用的概念，分别是“支持”、“信心”和“提升”，我已经知道它们的意思，我也知道如何用支援概念来找出经常出现的项目集，但我不知道为何会有信心和提升概念，因为如果我们可以使用支援规则来找出频繁项目集？
当“支持”概念已经应用时，你可否解释为何会有“信心”和“升力”的概念？如果我已经在数据集中使用了支援概念，我又如何继续推行“信心”和“提升”的概念？
如果您能回答我的SQL查询，我将非常感激，因为我仍然是一名本科生。非常感谢
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2016-04-08 06:34:13
仅仅支持就会产生许多多余的规则。
例如：
A -> B
A, C -> B
A, D -> B
A, E -> B
...取消和类似措施的目的是消除复杂的规则，这些规则并不比简单的规则好多少。在上述情况下，简单规则A -> B可能比复杂规则有更少的信心，但支持更多。其他规则可能只是这种强势模式的巧合，由于样本规模较小，信心略有增强。
同样，如果您有：
A -> B confidence: 90%
C -> D confidence: 90%
A, C -> B, D confidence: 80%那么，最后的规则甚至是坏的，尽管有很高的信心！前两条规则产生相同的结果，但有更高的信心。所以，最后一条规则不应该是80%正确，而是-10%正确，如果你假设前两个规则保持！
因此，仅仅支持和信任是不够的。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/36473372
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