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ウェカ-協会

ビールを買う人も同時におむつを買うことが観察されました。 それは、ビールとおむつを一緒に買うことに関連があるということです。 これは納得がいかないように思えますが、この関連付けルールはスーパーマーケットの巨大なデータベースから採掘されました。 同様に、ピーナッツバターとパンの間には関連性が見られます。

スーパーマーケットでは、ビールの隣におむつを仕入れるので、顧客が両方のアイテムを簡単に見つけてスーパーマーケットの販売を増やすことができるため、そのような関連付けを見つけることは不可欠です。

*Apriori* アルゴリズムは、MLでそのようなアルゴリズムの1つであり、可能性のある関連付けを見つけて、関連付けルールを作成します。 WEKAは、Aprioriアルゴリズムの実装を提供します。 これらのルールの計算中に、最小サポートと許容可能な信頼レベルを定義できます。 WEKAインストールで提供される *supermarket* データに *Apriori* アルゴリズムを適用します。

データのロード

WEKAエクスプローラーで、 Preprocess タブを開き、 Open file をクリックします…​ ボタンをクリックして、インストールフォルダから supermarket.arff データベースを選択します。 データがロードされた後、次の画面が表示されます-

データのロード

データベースには、4627のインスタンスと217の属性が含まれています。 このような多数の属性間の関連付けを検出することがどれほど難しいかを簡単に理解できます。 幸いなことに、このタスクはAprioriアルゴリズムの助けを借りて自動化されています。

アソシエーター

[関連付け]タブをクリックし、[選択]ボタンをクリックします。 スクリーンショットに示すように、 Apriori アソシエーションを選択します-

タブの関連付け

Aprioriアルゴリズムのパラメーターを設定するには、その名前をクリックします。パラメーターを設定できるウィンドウが以下のようにポップアップ表示されます-

アプリオリアルゴリズム

パラメータを設定したら、[開始]ボタンをクリックします。 しばらくすると、下のスクリーンショットに示すように結果が表示されます-

開始パラメーター

下部には、検出された関連の最良のルールがあります。 これは、スーパーマーケットが製品を適切な棚に仕入れるのに役立ちます。