예를 들어, 아기용 기저귀와 맥주의 판매량이 늘어난 데이터가 있다고 하자.
이것들은 서로 특별한 연관관계가 없어보인다.
사실, 퇴근한 남편이 기저귀를 사면서 맥주를 산 것이다.

우리가 사장이라면 기저귀랑 맥주를 정반대에 둬야 편의점 전체를 둘러볼 것이다.

이러한 알고리즘을 어프라이어리 알고리즘이라고 한다.

예를 들어, 스타워즈 영화를 본 사람은, 비슷한 계열의 가오갤을 볼 확률이 높다.

이런 분석을 하기 위해 세 단계를 거치게된다.

1. support
   100명 중 10명이 가오갤을 봤다면, support는 0.1이 된다.

2. confidence
   스타워즈를 본 사람이 100명 중 40명, 40명중 가오갤을 본 사람은 7명
   confidence=7/40가 된다.

3. lift
   100명 중 가오갤을 보라고 하면, 10명이 되지만 40명 중 보라고 하면 7명이된다.
   즉, lift = 17.5% / 10% = 1.75가 된다.

빈도>척도>연관을 통해 데이터에 관한 발생빈도를 기반으로 각 데이터간의 연관 관계를 밝히기 위한 수학적 접근 알고리즘이다.

1. 라이브러리 가져오기

어프라이어리 라이브러리를 가져오기 위해선 설치가 필수이다.

!pip install apyori

2. 데이터 전처리

데이터 셋은 순서대로 무엇을 샀는지 나열되어있다.

그러므로 첫 부분은 열, 제목 이런것이 아니다.

dataset=pd.read_csv('Market_Basket_Optimisation.csv',header=None)

그래서 header=None 없다고 표시해줘야한다.

그리고 리스트안에, 리스트로 만들기 위해서 먼저 리스트를 만들어주고,
각 행의 수 만큼 리스트에 추가시켜주기로한다.

str은 문자열이기때문에 str을 붙여주도록하자.

3. 모델 훈련

rules=apriori(transactions=transactions, min_support=0.003,min_confidence=0.2,min_lift=3,min_length=2,max_length=2)

훈련을 하기 전, 어떤 정도로 훈련을 시킬지 규칙을 정해야한다.

transactions=transactions

이것은 어떤 업무일지 받는 인자인데, 우리는 전에 만든 2중 리스트를 사용한다.

min_support=0.003

이것은 지지도인데, 두개의 상품을 포함하는 거래 내역의 수 / 전체 수 이다.
한 마디로, 상품 2개에 대해 일주일의 거래내역에 이 상품이 최소 몇 번이나 나타났는지를 구해야한다.

하루에 3번, 일주일이므로 3*7/7501=0.003이 된다.

min_lift=3

최소 향상도는 3을 선택하자.

min,max_length

1+1을 위해 최소2, 최대2를 선택하고 2+1일 경우에는 각각 3이된다.

4. 시각화

여기서 보면, 좌변과 우변이 되게 중요한데, 만약 라이트크림을 사면, 치킨을 살확률이 높고, 그에 대한 신뢰도도 있다.
우리가 정한 규칙에 맞게 나열되어있다.

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이클렛은 어프라이오리 모델의 단순한 버전으로, 이걸 산 사람은 x를 산다라는 추천 시스템 같은거다.

모든 조합을 검토하고 어떤 것에 집중해야 하는지 알려준다.
또한, 지지도 support만 있다.

1+1 행사에서 어떤 가장 연관성이 높은 상품들이여야 잘 팔릴까?

지지도가 중요