關聯規則算法中的平凡規則

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我用關聯規則算法分析超市的數據庫，儘管min信心（0.04）和min支持度（0.002）低但得到它們的結果是平凡的規則（例如每天購買的新鮮物品）：關聯規則算法中的平凡規則

番茄 - >黃瓜

牛奶 - >雞蛋

我不事規則，這可能是任何東西的好處。

我使用sql server商業智能進行分析。

難道我的數據庫不能幫我在預測或其他問題

爲什麼這些不是很好的規則？聽起來很像我的一個很好的關聯規則的定義。它告訴你哪些項目強相關。（超過2項當然規則獲取更有趣。） –

不是很好的規則，因爲它是買日常連續例如已經互相不規律買蔬菜保鮮項目，我認爲例如油很好的規則 - 大米或油 - 湯粉 –

那麼，儘量使那* *數學*財產。在我看來，西紅柿和黃瓜*是一個很好的規則，基於對「好」的定義的信心和支持。 –

信心，其本身並不能告訴你太多。你還需要考慮提升（當番茄存在時黃瓜比不存在番茄時更有可能）。您也可以使用從意外事件表中計算的卡方值與黃瓜番茄存在時不存在的計數。較高的卡方值通常表示更有趣的規則。

2015-10-15 15:07:54

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