Análisis de aprendizaje de reglas de asociación
Aplicación web para minería y analizar visualmente las reglas de asociación.
Uso
Aplicación actualmente desplegada y accesible en: https://domdatascience.shinyapps.io/association-rule-letarning-analysis/
Características de la aplicación
- Seleccione cualquier archivo que tenga listas de artículos comprados por comprador y automáticamente extrae reglas de asociación;
- El usuario de la aplicación puede establecer 3 variables diferentes teniendo en cuenta las reglas de asociación que desea extraer. Solo aquellas reglas que siguen los patrones establecidos se aprenderán y visualizarán:
- Soporte mínimo para las reglas: visualice solo las reglas que se aplican al menos a este porcentaje de los datos;
- Confianza mínima para las reglas: la confianza nos dice la probabilidad de que un elemento presente en el antecedente de la regla también esté presente en el consecuencia de la regla. Visualice solo las reglas que tienen al menos esta probabilidad;
- Longitud mínima para reglas: el número mínimo de elementos que deben ocurrir en una regla para que se visualice.
- Una tabla de reglas aprendidas se encuentra en la esquina inferior izquierda de la interfaz donde el usuario también puede ver el soporte, la confianza y otras medidas para las reglas;
- Un gráfico dirigido muestra los elementos y los niveles de relación entre ellos;
- Se muestra una matriz 2D y una 3D que tiene los niveles de elevación entre los antecedentes (LHS) y los consecuentes (RHS) de las reglas visualizadas;
- Finalmente, hay trazado grupal que conecta los conjuntos de elementos y muestra el elevador, el soporte y el recuento de reglas para las conexiones.
Muestra de interfaz de usuario
Shiny es un marco que permite a los usuarios desarrollar aplicaciones web que usan R e Iglisores web integrados, como CSS y HTML. Las aplicaciones brillantes se centran en la objetividad y la simplicidad: solo uno o dos scripts R tienen todo el código para la aplicación.
Este desarrollo de aplicaciones comenzó con conocimiento y herramientas discutidas durante el curso "Data Science Bootcamp" de Fernando Amaral. La aplicación ha sido actualizada y personalizada, agregando nuevas funcionalidades.
