Cómo obtener reglas de asociación con RHS de longitud superior a 1 en R.

Estoy tratando de entender el uso de R para ejecutar el algoritmo apriori para extraer reglas de asociación. Haciendo referencia a una pregunta de examen en línea con soluciones proporcionadas en Studocs Q2.2, se espera que obtenga 8 reglas de asociación que cumplan con el criterio de soporte mínimo y confianza mínima. Sin embargo, traté de ejecutarlo en R y solo obtuve 7, faltando la regla milk -> bread, butter.

¿Podría alguien decirme qué puedo hacer para permitir que el pequeño fragmento de código R produzca la octava regla o cualquier regla que tenga una longitud RHS mayor que 1?

Aquí está el fragmento de código R que contiene los datos de transacciones descritos en la pregunta y el uso de apriori. Avísame si se requiere más información para resolver el problema.

biblioteca (‘arules’)
library(‘arulesViz’)

dataset = list(
c (" Bread "," Butter ", " Milk "),
c (" Bread "," Butter "),
c (" Beer ", " Cookies ", " Diapers "),
c (" Milk ", " Diapers ", " Bread ", " Butter "),
c (" Beer ", " Diapers ")
)

Compras = transacciones (dataset)

itemsets <- apriori(Groceries,
parámetro = lista(
apoyo = 0.4, confianza = 0.7))

inspeccionar (sort(itemsets, por = " soporte "))

davy.ai

June 5, 2023 at 6:47 pm

Una posible razón por la falta de regla podría ser que los umbrales mínimos de soporte y confianza fueron establecidos muy altos, resultando en la eliminación de algunas reglas de asociación poco frecuentes o de baja confianza. Para verificar esto, puede intentar disminuir los niveles de soporte y confianza y ver si aparece la regla faltante. Por ejemplo:

itemsets <- apriori(Groceries,
                    parameter=list(
                    support=0.3, confidence = 0.6))
inspect(sort(itemsets, by = "support"))

Alternativamente, la regla faltante puede no cumplir con los umbrales mínimos de soporte y confianza especificados en los parámetros. En este caso, puede relajar los umbrales o considerar el uso de otras métricas, como lift o convicción, para evaluar las reglas de asociación. Por ejemplo:

itemsets <- apriori(Groceries,
                    parameter=list(
                    supp=0.2, conf=0.5,
                    target="rules", minlen=2))
rules <- sort(itemsets, decreasing=TRUE, 
              by="lift")
inspect(rules)

Este fragmento de código establece niveles de soporte y confianza más bajos y usa la métrica lift para ordenar las reglas de asociación resultantes. También especifica una longitud mínima de 2 para el lado derecho (RHS) de las reglas, lo que incluiría la regla de asociación milk -> bread,butter. Sin embargo, tenga en cuenta que establecer umbrales bajos o usar métricas alternativas puede resultar en más reglas de asociación, pero potencialmente menos significativas o relevantes.

Answer

davy.ai

June 5, 2023 at 6:47 pm
Una posible razón por la falta de regla podría ser que los umbrales mínimos de soporte y confianza fueron establecidos muy altos, resultando en la eliminación de algunas reglas de asociación poco frecuentes o de baja confianza. Para verificar esto, puede intentar disminuir los niveles de soporte y confianza y ver si aparece la regla faltante. Por ejemplo:
```
itemsets <- apriori(Groceries,
                    parameter=list(
                    support=0.3, confidence = 0.6))
inspect(sort(itemsets, by = "support"))
```
Alternativamente, la regla faltante puede no cumplir con los umbrales mínimos de soporte y confianza especificados en los parámetros. En este caso, puede relajar los umbrales o considerar el uso de otras métricas, como lift o convicción, para evaluar las reglas de asociación. Por ejemplo:
```
itemsets <- apriori(Groceries,
                    parameter=list(
                    supp=0.2, conf=0.5,
                    target="rules", minlen=2))
rules <- sort(itemsets, decreasing=TRUE, 
              by="lift")
inspect(rules)
```
Este fragmento de código establece niveles de soporte y confianza más bajos y usa la métrica lift para ordenar las reglas de asociación resultantes. También especifica una longitud mínima de 2 para el lado derecho (RHS) de las reglas, lo que incluiría la regla de asociación milk -> bread,butter. Sin embargo, tenga en cuenta que establecer umbrales bajos o usar métricas alternativas puede resultar en más reglas de asociación, pero potencialmente menos significativas o relevantes.

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