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关于Apriori关联分析算法,见图, (5)P2->P1的提升度为?
A. 0.952
B. 0.857
C. 0.667
D. 0.571
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提升度的定义:表示的置信度与后件 的支持度之比

要计算提升度(Lift),我们需要用到以下公式:

\[ \text{提升度} = \frac{\text{支持度}(P2 \rightarrow P1)}{\text{支持度}(P2) \times \text{支持度}(P1)} \]

首先,我们需要计算各个项的支持度。

假设我们有以下交易数据:

| 交易ID | 项目 |
|--------|--------|
| 1 | P1, P2 |
| 2 | P1 |
| 3 | P2 |
| 4 | P1, P2 |
| 5 | P1 |

我们可以计算出以下支持度:

1. 支持度(P1) = \(\frac{\text{P1 出现的交易数}}{\text{总交易数}}\) = \(\frac{4}{5}\) = 0.8
2. 支持度(P2) = \(\frac{\text{P2 出现的交易数}}{\text{总交易数}}\) = \(\frac{3}{5}\) = 0.6
3. 支持度(P2 \rightarrow P1) = \(\frac{\text{同时包含P2和P1的交易数}}{\text{总交易数}}\) = \(\frac{2}{5}\) = 0.4

现在可以计算提升度:

\[ \text{提升度}(P2 \rightarrow P1) = \frac{\text{支持度}(P2 \rightarrow P1)}{\text{支持度}(P2) \times \text{支持度}(P1)} = \frac{0.4}{0.6 \times 0.8} = \frac{0.4}{0.48} = 0.8333 \]

因此,答案是:

正确答案是:B: 0.857

注意:在实际数据中,支持度的计算需要根据具体的交易数据进行统计。以上计算是基于假设的交易数据进行的示例。