Полезность ассоциативных правил оценивается величинами:

• поддержка
• улучшение
• понятность
• сложность
• достоверность

Другие предметы Колледж Ассоциативные правила в анализе данных анализ данных ассоциативные правила поддержка улучшение понятность сложность достоверность Новый

Ассоциативные правила являются важным инструментом в анализе данных, особенно в задачах, связанных с поиском закономерностей и взаимосвязей в больших объемах информации. Для оценки полезности ассоциативных правил используются несколько ключевых величин. Давайте рассмотрим каждую из них:

• Поддержка: Это мера, которая показывает, насколько часто правило встречается в наборе данных. Поддержка рассчитывается как доля транзакций, в которых присутствуют как antecedent (предшествующее событие), так и consequent (последующее событие) правила. Чем выше поддержка, тем более распространенным является правило.
• Достоверность: Это мера, которая показывает, насколько вероятно, что если antecedent происходит, то также произойдет и consequent. Достоверность рассчитывается как отношение количества транзакций, содержащих оба элемента, к количеству транзакций, содержащих только antecedent. Высокая достоверность указывает на сильную связь между элементами.
• Улучшение: Эта величина показывает, насколько правило улучшает предсказание по сравнению с случайным выбором. Улучшение рассчитывается как отношение достоверности правила к поддержке consequent. Если улучшение больше 1, это означает, что наличие antecedent действительно увеличивает вероятность появления consequent.
• Понятность: Это более субъективная мера, которая отражает, насколько легко интерпретировать правило. Правила, которые просты и понятны, обычно более полезны для пользователей, чем сложные и запутанные.
• Сложность: Это мера, которая показывает, насколько сложным является правило. Сложные правила могут быть менее полезными, так как их труднее интерпретировать и применять на практике. Сложность может оцениваться по количеству элементов в правиле или по другим критериям.

Вместе эти величины помогают анализировать и оценивать ассоциативные правила, позволяя исследователям и практикам делать более обоснованные выводы и принимать решения на основе данных.