Reglas de asociaci

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Reglas de asociación

• Similares a las reglas de clasificación
• Pueden predecir cualquier atributo, no solo la
  clase, o predecir combinaciones de atributos.
• Las diferentes reglas de asociación expresan
  diferentes regularidades que yacen en el conjunto
  de datos y generalmente predicen cosa diferentes.

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Reglas de asociación

• Se centra el interés en las reglas que aplican a
  un número grande de instancias y que tiene una
  precisión alta en las instancias en las que
  aplica.
• La cobertura de una regla de asociación es el
  número de instancias para las cuales ella predice
  correctamente (soporte).
• La precisión (confianza) es el número de
  instancias que predice correctamente, expresado
  como una proporción de todas las instancias a las
  que se aplica.

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Reglas de asociación

• Son similares a las reglas de clasificación.
• Cualquier expresión puede ocurrir del lado
  derecho de la regla.
• Puede utilizarse el mismo procedimiento de
  inducción de reglas para cada posible combinación
  de atributos.
• Pares de atributo - valor que tengan una
  cobertura mínima (item)
• Combinaciones de items (itemset)

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Reglas de asociación

• Los 1-itemset se obtienen con la frecuencia de
  cada item.
• Los candidatos de los n-itemset se obtienen del
  (n-1)-itemset.
• Los candidatos de los 2-itemset se obtienen del
  1-itemset Se buscan pares de valores de
  atributos diferentes.

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Reglas de asociación

• Los candidatos de los 2-itemset se obtienen del
  1-itemset Se buscan pares de valores de
  atributos diferentes.
• Valores Atr 1 A, B, C Valores Atri 2 D, E
• Quedan (A,D), (A, E), (B, D), (B, E), (C,D),
  (C,E)
• Se elimina (A, B), (A, C), (B,C), (D, E) ya que
  son valores del mismo atributo.

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(No Transcript)
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(No Transcript)
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(No Transcript)
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(No Transcript)
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(No Transcript)
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Reglas de asociación

• Candidatos de los n-itemset se obtienen del
  (n-1)-itemset.
• Los candidatos de los 3-itemset se obtienen del
  2-itemset de la siguiente forma
• Deben coincidir en los (n-2) elementos del
  itemset
• 2-ITEMSET (A, B), (A, C), (B,C), (B, C)
• Potenciales (A, B, C), (B, C, D)
• Quedan (A, B, C)
• Se elimina (B, C, D) ya que (C, D) no existe

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(No Transcript)
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(No Transcript)
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Itemsets generados

• La cantidad de elementos por itemsets son
• 1-itemsets 12
• 2-itemsets 47
• 3-itemsets 39
• 4-itemsets 7

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Reglas de asociación

• Las reglas se obtienen a partir de los itemsets
  humidity normal, windy false, play yes
• Esto nos lleva a las 7 reglas potenciales
• If humidity normal and windy false ? play
  yes 4/4
• If humidity normal and play yes ? windy
  false 4/6
• If windy false and play yes ? humidity
  normal 4/7
• If humidity normal ? windy false and play
  yes 4/6
• If windy false ? humidity normal and play
  yes 4/8
• If play yes ? humidity normal and windy
  false 4/9
• If ? humiditynormal and windyfalse and playyes
  4/12

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(No Transcript)
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(No Transcript)
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4-ITEMSET

• Elementos 3-ITEMSET
• (A,B,C), (A, B, D), (A,C,D), (A,C,E), (B,C,D)
• Potenciales ITESMSET-4
• (A, B, C, D), (A, C, D, E)
• Queda (A, B, C, D)
• Se elimina (A, C, D, E) porque (C, D, E) no
  existe (no cumple la cobertura)

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Conjunto Final de Reglas

• 3 Reglas con cobertura 4
• 5 Reglas con cobertura 3
• 50 Reglas con cobertura 2
• Total 58 Reglas

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Reglas de los 3-Itemsets

• (A, B, C)
• Si A, B ? C
• Si B, C ? A
• Si A, C ? B
• Si A ? B, C
• Si B ? A, C
• Si C ? A, B
• Si - ? A, B, C