關聯規則算法中的幾個重要概念：置信度、支持度、提升度、

例子：

支持度： 支持度是一個百分比，指某個商品組合出現的次數與總次數之間的比例，支持度越高表示該組合出現的幾率越大。

在上面圖中我們可以發現“牛奶”出現了 4 次，那么這 5 筆訂單中“牛奶”的支持度就是 4/5=0.8。 同樣“牛奶 + 面包”出現了 3 次，那么這 5 筆訂單中“牛奶 + 面包”的支持度就是 3/5=0.6。

置信度： 表示你購買了A商品后，你還會有多大的概率購買B商品。

置信度（牛奶→啤酒）=2/4=0.5，代表如果你購買了牛奶，有多大的概率會購買啤酒？ 置信度（啤酒→牛奶）=2/3=0.67，代表如果你購買了啤酒，有多大的概率會購買牛奶？ 我們能看到，在 4 次購買了牛奶的情況下，有 2 次購買了啤酒，所以置信度 (牛奶→啤酒)=0.5，而在 3 次購買啤酒的情況下，有 2 次購買了牛奶，所以置信度（啤酒→牛奶）=0.67。

提升度： 在做商品推薦的時候，提升度是重點考慮對象，提升度代表商品A的出現，對商品B的出現概率提升了多少，即“商品 A 的出現?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Apriori关联规则算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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