association rule learning analysis

協会のルール学習分析

マイニングおよび視覚的に分析のためのWebアプリ。

---

使用法

現在展開およびアクセス可能なアプリ：https：//domdatascience.shinyApps.io/Association-Rule-Learning-analysis/

アプリ機能

• 購入者ごとに購入したアイテムのリストを持つファイルを選択し、自動的に鉱山協会規則を選択します。
• アプリユーザーは、自分が採掘したい協会の規則を考慮して、3つの異なる変数を設定できます。設定されたパターンに従うルールのみが学習および視覚化されます。
  1. ルールの最小限のサポート：少なくともこの割合のデータに適用されるルールのみを視覚化します。
  2. ルールの最小信頼：信頼性は、ルールの前件に存在する項目がルールの結果に存在する可能性を教えてくれます。少なくともこの確率を持つルールのみを視覚化します。
  3. ルールの最小長：ルールで発生する必要があるアイテムの最小数は、視覚化するために行う必要があります。
• 学習されたルールの表は、インターフェイスの左下隅にあり、ユーザーはルールのサポート、自信、その他の測定値も確認できます。
• 指示されたグラフは、それらの間のアイテムと関係レベルを示しています。
• 2Dおよび3Dマトリックスが、視覚化されたルールの前件（LHS）と結果（RHS）の間のリフトレベルを備えていることが示されています。
• 最後に、アイテムセットを接続し、接続のリフト、サポート、ルール数を表示するグループプロットがあります。

ユーザーインターフェイスサンプル

Shinyは、ユーザーがCSSやHTMLなどのRと組み込みのWeb言語を使用してWebアプリを開発できるフレームワークです。光沢のあるアプリは、客観性とシンプルさに焦点を当てています。アプリのすべてのコードを持っている1つまたは2つのRスクリプトのみがあります。

このアプリ開発は、Fernando Amaralによる「Data Science Bootcamp」というコースで議論された知識とツールから始まりました。アプリはアップグレードされ、パーソナライズされており、新しい機能が追加されています。