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Introduction to Market Basket Analysis in Python Les règles d ? association sous Python HRIMECH HAMID Module Fouille de doonées CYCLE INGENIEUR INGÉNIERIE DES SYSTÈMES D ? INFORMATION ET BIG DATA ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? CLes règles d ? association CPlan ? Introduction ? Pourquoi une analyse d'association ? Quelques termes utilisés ? Mlxtend ? Conclusion CLes règles d ? association L ? analyse d'association tente de trouver des modèles communs d'éléments dans de grands ensembles de données ? Examiner les transactions de vente ? le suivi du ux de clics ? la commande de pièces de rechange ? les recommandation des moteurs de recherche en ligne ? ? CLes règles d ? association ? scikit-learn ne prend pas en charge cet algorithme ? bibliothèque MLxtend de Sebastian Raschka a une implémentation de l' algorithme Apriori pour extraire des ensembles d'éléments fréquents pour une analyse plus approfondie CPourquoi une analyse d'association Clustering Regression Neural Networks Random Forests SVM etc ? Le dé ? avec beaucoup de ces approches est qu'elles peuvent ? être di ?ciles à régler ? di ?ciles à interpréter ? nécessitent un peu de préparation des données et d'ingénierie des fonctionnalités pour obtenir de bons résultats En d'autres termes ils peuvent être très puissants mais nécessitent beaucoup de connaissances pour être mis en ?uvre correctement CPourquoi une analyse d'association ? Clustering ? Regression ? Neural Networks ? Random Forests ? SVM ? etc CSupport Con ?dence Lift CMLxtend Mlxtend extensions d'apprentissage automatique est une bibliothèque Python d'outils utiles pour les t? ches quotidiennes de science des données ? Documentation http rasbt github io mlxtend ? Dépôt de code source https github com rasbt mlxtend ? PyPI https pypi python org pypi mlxtend CData Nous avons un tableau de données sur deux colonnes la première correspond aux identi ?ants de transaction la seconde aux noms des produits Voici les premières lignes du ?chier CInstallation pip install mlxtend CImportation des données CTransformation en tableau binaire La librairie que nous utiliserons prend en entrée un tableau binaire ? ? transactions x produits ? o? sont recensés la présence codé ou True des produits dans chaque caddie l ? absence est codée ou False Un tableau croisant ID et PRODUCT fait parfaitement l ? a ?aire Nous a ?chons les premières transactions et les premiers produits CTransformation en tableau binaire CTransformation en tableau binaire CTransformation en tableau binaire Nous pouvons obtenir la liste des produits en a ?chant les en-têtes de colonnes du tableau TC Nous travaillons à partir de ce tableau binaire dorénavant CExtraction des itemsets fréquents Nous importons la fonction apriori et nous l ? appliquons à nos données en ?xant un support minimum de c -à- d Nous acceptons les itemsets avec un support minsupport supérieur ou égal à x transactions Un cardinal inférieur ou égal à maxlen et nous demandons à ce que les noms des items apparaissent explicitement à l ?