Weka - Associação

Observou-se que as pessoas que compram cerveja também compram fraldas ao mesmo tempo. Ou seja, existe uma associação em comprar cerveja e fraldas juntos. Embora isso não pareça muito convincente, essa regra de associação foi extraída de enormes bancos de dados de supermercados. Da mesma forma, uma associação pode ser encontrada entre manteiga de amendoim e pão.

Encontrar essas associações torna-se vital para os supermercados, pois eles estocariam fraldas ao lado de cervejas para que os clientes possam localizar ambos os itens facilmente, resultando em um aumento nas vendas para o supermercado.

o AprioriO algoritmo é um algoritmo em ML que descobre as associações prováveis ​​e cria regras de associação. O WEKA fornece a implementação do algoritmo Apriori. Você pode definir o suporte mínimo e um nível de confiança aceitável ao calcular essas regras. Você vai aplicar oApriori algoritmo para o supermarket dados fornecidos na instalação do WEKA.

Carregando dados

No WEKA explorer, abra o Preprocess guia, clique no Open file ... botão e selecione supermarket.arffbanco de dados da pasta de instalação. Depois que os dados forem carregados, você verá a seguinte tela -

O banco de dados contém 4627 instâncias e 217 atributos. Você pode entender facilmente como seria difícil detectar a associação entre um número tão grande de atributos. Felizmente, essa tarefa é automatizada com a ajuda do algoritmo Apriori.

Associador

Clique no Associate TAB e clique no Choosebotão. Selecione osApriori associação como mostrado na imagem -

Para definir os parâmetros do algoritmo a priori, clique em seu nome, uma janela aparecerá conforme mostrado abaixo que permite que você defina os parâmetros -

Depois de definir os parâmetros, clique no Startbotão. Depois de um tempo, você verá os resultados conforme mostrado na imagem abaixo -

Na parte inferior, você encontrará as melhores regras de associações detectadas. Isso ajudará o supermercado a estocar seus produtos nas prateleiras adequadas.