Weka - Ассоциация

Было замечено, что люди, покупающие пиво, одновременно покупают и подгузники. То есть есть ассоциация по покупке пива и памперсов вместе. Хотя это кажется не очень убедительным, это правило ассоциации было получено из огромных баз данных супермаркетов. Точно так же можно найти связь между арахисовым маслом и хлебом.

Поиск таких ассоциаций становится жизненно важным для супермаркетов, поскольку они будут складировать подгузники рядом с пивом, чтобы покупатели могли легко найти оба товара, что приведет к увеличению продаж в супермаркете.

В AprioriАлгоритм является одним из таких алгоритмов в ML, который обнаруживает вероятные ассоциации и создает правила ассоциации. WEKA предоставляет реализацию алгоритма априори. Вы можете определить минимальную поддержку и приемлемый уровень уверенности при вычислении этих правил. Вы применитеApriori алгоритм к supermarket данные предоставлены в установке WEKA.

Загрузка данных

В проводнике WEKA откройте Preprocess вкладку, нажмите на Open file ... и выберите supermarket.arffбазу данных из установочной папки. После загрузки данных вы увидите следующий экран -

База данных содержит 4627 экземпляров и 217 атрибутов. Вы легко можете понять, насколько сложно было бы обнаружить связь между таким большим количеством атрибутов. К счастью, эта задача автоматизирована с помощью алгоритма Apriori.

Ассоциатор

Нажми на Associate TAB и нажмите на Chooseкнопка. ВыберитеApriori ассоциация, как показано на скриншоте -

Чтобы установить параметры для алгоритма Apriori, щелкните его имя, появится всплывающее окно, как показано ниже, которое позволяет вам установить параметры -

После настройки параметров щелкните значок Startкнопка. Через некоторое время вы увидите результаты, как показано на скриншоте ниже -

Внизу вы найдете обнаруженные лучшие правила ассоциаций. Это поможет супермаркету разместить свои продукты на соответствующих полках.