장바구니 알고리즘

In [3]:

import pandas as pd
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori

In [4]:

dataset= [['양말','팬티','신발'],
         ['신발','바지','팬티','셔츠'],
         ['모자','양말','신발'],
         ['신발','바지','팬티','장갑']]

In [6]:

t = TransactionEncoder()
t_a = t.fit(dataset).transform(dataset)
df = pd.DataFrame(t_a, columns = t.columns_)
df

Out[6]:

	모자	바지	셔츠	신발	양말	장갑	팬티
0	False	False	False	True	True	False	True
1	False	True	True	True	False	False	True
2	True	False	False	True	True	False	False
3	False	True	False	True	False	True	True

In [7]:

frequent = apriori(df, min_support=0.5, use_colnames=True)
frequent

Out[7]:

	support	itemsets
0	0.50	(바지)
1	1.00	(신발)
2	0.50	(양말)
3	0.75	(팬티)
4	0.50	(바지, 신발)
5	0.50	(팬티, 바지)
6	0.50	(양말, 신발)
7	0.75	(팬티, 신발)
8	0.50	(팬티, 바지, 신발)

바지를 살 확률은 0.5, 팬티, 바지, 신발을 같이 살 확률도 0.5

신뢰도가 0.2인 항목만 보기¶

In [15]:

from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
association_rules(frequent, metric='confidence', min_threshold=0.2)

Out[15]:

	antecedents	consequents	antecedent support	consequent support	support	confidence	lift	leverage	conviction
0	(바지)	(신발)	0.50	1.00	0.50	1.000000	1.000000	0.000	inf
1	(신발)	(바지)	1.00	0.50	0.50	0.500000	1.000000	0.000	1.000000
2	(팬티)	(바지)	0.75	0.50	0.50	0.666667	1.333333	0.125	1.500000
3	(바지)	(팬티)	0.50	0.75	0.50	1.000000	1.333333	0.125	inf
4	(양말)	(신발)	0.50	1.00	0.50	1.000000	1.000000	0.000	inf
5	(신발)	(양말)	1.00	0.50	0.50	0.500000	1.000000	0.000	1.000000
6	(팬티)	(신발)	0.75	1.00	0.75	1.000000	1.000000	0.000	inf
7	(신발)	(팬티)	1.00	0.75	0.75	0.750000	1.000000	0.000	1.000000
8	(팬티, 바지)	(신발)	0.50	1.00	0.50	1.000000	1.000000	0.000	inf
9	(팬티, 신발)	(바지)	0.75	0.50	0.50	0.666667	1.333333	0.125	1.500000
10	(바지, 신발)	(팬티)	0.50	0.75	0.50	1.000000	1.333333	0.125	inf
11	(팬티)	(바지, 신발)	0.75	0.50	0.50	0.666667	1.333333	0.125	1.500000
12	(바지)	(팬티, 신발)	0.50	0.75	0.50	1.000000	1.333333	0.125	inf
13	(신발)	(팬티, 바지)	1.00	0.50	0.50	0.500000	1.000000	0.000	1.000000

항상도(lift)	의미
1보다 작은 경우	우연적 기회보다 높은 확률
1인 경우	독립
1보다 큰 경우	우연적 기회보다 낮은 확률

3열을 보면 lift가 1보다 크므로 바지를 구매한 고객이 팬티를 구매할 확률이 높다는 것을 알 수 있다.

In [ ]:

출처: http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=eqfq1&logNo=221444712369&parentCategoryNo=&categoryNo=45&viewDate=&isShowPopularPosts=true&from=search