정말 쉬운 연관규칙 실습

 

정말 쉬운 연관규칙 알고리즘

 

1. 들어가며

 

연관분석에 대한 이론을 배웠다면 이제 실습을 해보자. 먼저 관련 패키지와 실습 데이터를 로드한다. 

 

library(arules)
groceries <- read.transactions("groceries.csv", sep = ",")
summary(groceries)

 

실행하면 다음과 같은 결과가 나오는데 중요한 의미를 이미지로 캡쳐 했다.

 

 

 

2. 데이터 탐색

 

처음 다섯개의 거래와 가장 거래가 빈번한 품목을 보자

 

inspect(groceries[1:5])     
itemFrequency(groceries[ , 1:3])

 

결과는 아래 그림과 같다. 

 

 

10% 이상의 지지도를 갖는 제품을 시각화해보자.

 

itemFrequencyPlot(groceries, support=0.1)

itemFrequencyPlot(groceries, topN=20)

 

 

3. 연관규칙 찾기

 

groceryrules <- apriori(groceries, parameter = list(support =
                          0.006, confidence = 0.25, minlen = 2))
                          
# 처음 3개 규칙 확인
inspect(groceryrules[1:3])

 

ㆍdata는 거래 데이터를 포함하는 희귀 매트릭스이다

ㆍsupport는 최소 지지도 수

ㆍconfidence는 최소 신뢰도 값

ㆍminlen은 최소 규칙 수

 

 

출력 결과에 대한 해석은 다음과 같다. 

 

1.화분 식물을 사면 전유도 산다

2.전체 거래 중에 화분 식물과 전유를 같이 산 비율은 0.6%

3.화분 식물을 산 사람 중 40%가 전유를 같이 산다

4.그냥 전유를 산 사람과 연관 규칙에 의해 전유를 산 사람의 비율

 

# lift로 규칙 정렬
inspect(sort(groceryrules, by = "lift")[1:5])

 

 

 

# 딸기류 아이템을 포함하는 규칙의 부분 규칙 찾기
berryrules <- subset(groceryrules, items %in% "berries")
inspect(berryrules)