Вычисление значений судимости для правил ассоциации в R?

Question

Я использую алгоритм apriori в R для моих правил ассоциации. Я могу проверить результирующие правила на основе уверенности, поднятия и поддержки, но надеялся оценить значения убеждений для каждого правила. Кто-нибудь знает, как это сделать в R?

Answer 1

Посмотрите на ?arules::interestMeasure. Например, после Wikipedia example вы можете сделать:

df <- read.table(header=T, text="ID  milk bread butter beer diapers 
1 T T F F F 
2 F F T F F 
3 F F F T T 
4 T T T F F 
5 F T F F F") 
library(arules) 
trans <- as(df[, -1], "transactions") 
rules <- apriori(trans, list(supp = 0.01, conf = 0.01, minlen = 2)) 
cbind(as(rules, "data.frame"), conviction=interestMeasure(rules, "conviction", trans)) 
#      rules support confidence  lift conviction 
# 1  {beer} => {diapers}  0.2 1.0000000 5.0000000   NA 
# 2  {diapers} => {beer}  0.2 1.0000000 5.0000000   NA 
# 3  {butter} => {milk}  0.2 0.5000000 1.2500000  1.2 
# 4  {milk} => {butter}  0.2 0.5000000 1.2500000  1.2 
# 5  {butter} => {bread}  0.2 0.5000000 0.8333333  0.8 
# 6  {bread} => {butter}  0.2 0.3333333 0.8333333  0.9 
# 7   {milk} => {bread}  0.4 1.0000000 1.6666667   NA 
# 8   {bread} => {milk}  0.4 0.6666667 1.6666667  1.8 
# 9 {milk,butter} => {bread}  0.2 1.0000000 1.6666667   NA 
# 10 {bread,butter} => {milk}  0.2 1.0000000 2.5000000   NA 
# 11 {milk,bread} => {butter}  0.2 0.5000000 1.2500000  1.2