Tabla de contenido
¿Qué es Lift en reglas de asociación?
El indicador lift expresa cuál es la proporción del soporte observado de un conjunto de productos respecto del soporte teórico de ese conjunto dado el supuesto de independencia. Un valor de lift = 1 indica que ese conjunto aparece una cantidad de veces acorde a lo esperado bajo condiciones de independencia.
¿Qué significa que el lift sea mayor a uno?
Podemos apreciar, entonces, que si el Lift es mayor que uno, significa que la probabilidad del consecuente de la regla aumentó una vez que sabemos que el consumidor compró los ítems del antecedente.
¿Cómo se escribe a posteriori o posteriori?
Loc. lat. que significa literalmente ‘por lo que viene después’.
¿Cuándo usar a posteriori?
A posteriori es una expresión del latín que significa ‘posteriormente’ o ‘con posterioridad’. Literalmente, puede traducirse como ‘de lo posterior’ o ‘por lo que viene después’. Por ejemplo: “Los análisis de las elecciones se harán a posteriori, no en este momento”.
¿Qué es soporte y confianza?
Soporte: El soporte del item o itemset X es el número de transacciones que contienen X dividido entre el total de transacciones. La confianza se interpreta como la probabilidad P(Y|X), es decir, la probabilidad de que una transacción que contiene los items de X, también contenga los items de Y.
¿Qué es el algoritmo apriori?
El algoritmo termina cuando no se pueden encontrar más ampliaciones exitosas de los conjuntos previos. Apriori utiliza una búsqueda en anchura y un Árbol de Merkle para almacenar el conjunto de ítems candidatos eficientemente.
¿Qué es el algoritmo a priori?
El algoritmo a priori fue propuesto en 1994 for Agrawal y Srikant. Está diseñado para operar sobre bases de datos que contienen transacciones (por ejemplo, colecciones de artículos comprados por consumidores o detalles sobre la frecuentación a un sitio web). Cada transacción es vista como un conjunto de ítems.
¿Qué son los algoritmos posteriores?
Algoritmos posteriores como Max-Miner trata de identificar el conjunto maximal de ítems frecuentes sin enumerar sus subconjuntos, ejecutan «saltos» en el espacio de búsqueda en vez de una estrategia puramente bottom-up. Bayardo Jr, Roberto J. (1998). «Efficiently mining long patterns from databases».
¿Cómo se aplica el algoritmo de análisis de transacciones comerciales?
Procede identificando los ítems individuales frecuentes en la base y extendiéndolos a conjuntos de mayor tamaño siempre y cuando esos conjuntos de datos aparezcan suficientemente seguidos en dicha base de datos. Este algoritmo se ha aplicado grandemente en el análisis de transacciones comerciales y en problemas de predicción.
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