Chapter 8. Association Rule Mining

본 게시물은 고려대학교 강필성 교수님의 다변량 분석 강좌를 참고하여 만들었습니다.

1. Association Rule Mining

• Association Rule Mining (Market Basket Analysis): 비지도 학습으로 연관 규칙을 분석하는 방법 (추천 시스템 등)
• cf)지도 학습: target y 가 존재하는 경우
• 목적: 일련의 규칙을 생성

ARM의 데이터셋 형태

• IF - THEN의 구성으로 분석 IF - 조건, THEN - 결과. ARM이 인과관계를 드러내주지는 않음. 순서가 바뀌어도 성립
• A-->B 라는 조건절을 평가하는 방법들에는 Support, Confidence
• Support: 조건절 (규칙)을 적용할 수 있을 확률 (조건이 발생할 확률과 같음)

• Confidence: A가 주어졌을 때 B의 조건부 확률 (연관성)

• Lift: 규칙의 유용성을 판단 (1 독립, 1 보다 크면 양의 관계, 1 보다 작으면 음의 관계)

• Priori Algorithm - Support 를 하이퍼 파라미터로 설정. 그 이하로 support 값이 나오는 부분은 앞으로 계산을 안 하도록 Prune

• 같이 나올 확률을 조건부 확률로 계산