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某生鲜电商平台的数据团队正在分析“早餐组合”的购买行为。分析师小李使用Apriori算法跑出了一条置信度(Confidence)高达0.85的规则:{全麦面包} → {鲜牛奶}。业务方看到后非常兴奋,准备将鲜牛奶强推给所有购买全麦面包的用户。然而,资深专家指出该规则可能具有误导性,因为鲜牛奶是全平台的爆款畅销品(整体覆盖率90%)。在这种情况下,关于该规则的评价及后续动作,下列说法最准确的是:
A. 该规则是有效的,因为0.85的置信度远高于行业平均水平,应立即上线推荐
B. 该规则是无效的,因为其提升度(Lift)小于1,说明购买全麦面包反而抑制了鲜牛奶的购买
C. 应当计算全麦面包的支持度,如果支持度过低,则该规则属于偶然现象,无统计意义
D. 应当引入Conviction(确信度)指标,如果Conviction值为无穷大,说明两者完全独立
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核心考点: 提升度(Lift)与置信度(Confidence)的关系及其业务含义。 解析: 置信度 P(Milk│Bread)=0.85,看似很高。但题干指出鲜牛奶整体覆盖率 P(Milk)=0.90。 提升度 Lift=P(Milk│Bread)\/P(Milk)=0.85\/0.90≈0.94。 当 Lift < 1 时,表示前项出现时,后项出现的概率反而低于其自然发生的概率,即两者呈负相关。这意味着买了全麦面包的人,买鲜牛奶的概率比随便抓一个人买鲜牛奶的概率还低。业务上强推可能是反效果(或者由于替代品效应)。A选项只看置信度是典型的新手错误。