Apriori 알고리즘

1. 알고리즘의 원리

자주 구매하는 아이템 셋의 하위 아이템 셋 또한 자주 구매될 것이다.

즉, 이를 통해 자주 구매되지 않은 아이템 셋은 하위 아이템셋 또한 자주 구매되지 않는다를 통해 규칙의 수를 줄이는 방법이다.

 

2. 알고리즘 진행 순서

( * mlxtend는 !pip install mlxtend를 통해 설치해야 한다. )

필요한 라이브러리를 임포트하고 데이터 셋을 생성한다.

TransactionEncoder()를 통해 spars matrix 형태로 변경해준다.

항목집단에서 최소 지지도 0.5 이상인 값들만 뽑아준다.

추가로 association_rule을 사용해서 특정 성능 이상의 값들만 출력할 수 있다.

아래는 아이템 셋에서 향상도를 바탕으로 최소 값이 1 이상인 상품 셋을 보여준다. ( Onion, Egg 조합 )