반응형
이걸 왜 알아야 하냐면 결과 주고 옳은 것은? 옳지 않은 것은? 해석하라고 나옵니다. 연관, 회귀(주로 다항), 또 뭐 있었는데 아무튼... 그래서 분석도 해볼 수 있으면 직접 찍먹정도는 해보는게 좋다는거임.
연관분석이 뭔데요?
내가 겜덕이니까 겜 위주로 비유를 좀 해보겠음. 요즘 스위치 2 나왔잖아요? 연관분석에는 크게 장바구니 분석, 서열분석 두 개가 있는데, 장바구니 분석은 스위치 2를 사는 고객들이 뭘 같이 사는가(액정필름, 파우치, 냥발(스틱 커버) 이런거)이고 서열분석은 스위치 2를 구매한 고객들이 이후에 뭘 사는가를 분석하는거다.
게임기로는 잘 안 와닿는 분들을 위해 한가지 더 예를 들어보자면, 내가 지금쓰고 있는 폰이 아이폰 15 프맥인데 얘를 살 때 액정필름이랑 케이스를 같이 샀었다. (아이폰은 외장메모리 없음) 아이폰을 구매하는 고객들이 '핸드폰을 사면서 뭘 같이 사는가'는 장바구니 분석이고, 본인의 경우에는 액정필름이랑 케이스를 산 것이다. 근데 핸드폰이 갓 나왔을때는 살 수 있는 케이스 디자인이 되게 한정적이고, 내꺼 블랙 색감이 아주 쥑여줘서 투명으로 샀거든요? 근데 핸드폰이 나오고 좀 지나면 아주 이쁜 케이스들이 나와요. 그러면 예쁜 케이스로 바꾸게 되는 건 내가 핸드폰을 산 후잖아요? 아니면 액정필름을 갈거나, 카메라 보호 유리를 사거나 할 수도 있다. 핸드폰을 산 '후에' 뭘 사는 건 서열분석이다.
지지도, 신뢰도, 향상도
이거 계산하라고 나오니까 공식 외우시면 되는데, 분모는 어차피 A 교집합 B라 쉽다. 분자가 문제지.
귀찮아서 노션에 정리한거 걍 쌩으로 캡쳐했음.
1) 지지도: 전체 모바일 기기 구매 고객들 중에 갤럭시와 갤럭시 버즈를 동시에 포함하는(그니까 갤럭시랑 버즈 둘다 산) 고객의 비율
2) 신뢰도: 갤럭시 기기를 산 고객들 중에서 갤럭시 기기와 갤럭시 버즈를 같이 구매한 고객의 비율(버즈를 안 사는 사람도 있다. 나도 아이폰 쓰지만 에어팟은 귓구녕 막아서 안씀)
3) 향상도: 갤럭시 기기를 보유하지 않은 사람들이 갤럭시 버즈를 살 확률에 비해 갤럭시 기기를 보유한 사람이 갤럭시 버즈를 살 확률 증가 비율
결과가 어떻게 나오나요?
> rules=apriori(Groceries, parameter=list(support=0.01, confidence=0.3))
Apriori
Parameter specification:
confidence minval smax arem aval originalSupport maxtime support minlen
0.3 0.1 1 none FALSE TRUE 5 0.01 1
maxlen target ext
10 rules TRUE
Algorithmic control:
filter tree heap memopt load sort verbose
0.1 TRUE TRUE FALSE TRUE 2 TRUE
Absolute minimum support count: 98
set item appearances ...[0 item(s)] done [0.00s].
set transactions ...[169 item(s), 9835 transaction(s)] done [0.00s].
sorting and recoding items ... [88 item(s)] done [0.00s].
creating transaction tree ... done [0.00s].
checking subsets of size 1 2 3 4 done [0.00s].
writing ... [125 rule(s)] done [0.00s].
creating S4 object ... done [0.00s].걍 분석하쇼 하면 이렇게 나온다.
> inspect(rules)
lhs rhs support confidence coverage lift count
[1] {hard cheese} => {whole milk} 0.01006609 0.4107884 0.02450432 1.607682 99
[2] {butter milk} => {other vegetables} 0.01037112 0.3709091 0.02796136 1.916916 102
[3] {butter milk} => {whole milk} 0.01159126 0.4145455 0.02796136 1.622385 114
[4] {ham} => {whole milk} 0.01148958 0.4414062 0.02602949 1.727509 113
[5] {sliced cheese} => {whole milk} 0.01077783 0.4398340 0.02450432 1.721356 106
[6] {oil} => {whole milk} 0.01128622 0.4021739 0.02806304 1.573968 111
[7] {onions} => {other vegetables} 0.01423488 0.4590164 0.03101169 2.372268 140
[8] {onions} => {whole milk} 0.01209964 0.3901639 0.03101169 1.526965 119
[9] {berries} => {yogurt} 0.01057448 0.3180428 0.03324860 2.279848 104
[10] {berries} => {other vegetables} 0.01026945 0.3088685 0.03324860 1.596280 101
[11] {berries} => {whole milk} 0.01179461 0.3547401 0.03324860 1.388328 116
[12] {hamburger meat} => {other vegetables} 0.01382816 0.4159021 0.03324860 2.149447 136
[13] {hamburger meat} => {whole milk} 0.01474326 0.4434251 0.03324860 1.735410 145
[14] {hygiene articles} => {whole milk} 0.01281139 0.3888889 0.03294357 1.521975 126
[15] {sugar} => {other vegetables} 0.01077783 0.3183183 0.03385867 1.645119 106
[16] {sugar} => {whole milk} 0.01504830 0.4444444 0.03385867 1.739400 148
[17] {waffles} => {whole milk} 0.01270971 0.3306878 0.03843416 1.294196 125
[18] {long life bakery product} => {whole milk} 0.01352313 0.3614130 0.03741739 1.414444 133
[19] {dessert} => {other vegetables} 0.01159126 0.3123288 0.03711235 1.614164 114
[20] {dessert} => {whole milk} 0.01372649 0.3698630 0.03711235 1.447514 135
[21] {cream cheese } => {yogurt} 0.01240468 0.3128205 0.03965430 2.242412 122
[22] {cream cheese } => {other vegetables} 0.01372649 0.3461538 0.03965430 1.788977 135
[23] {cream cheese } => {whole milk} 0.01647178 0.4153846 0.03965430 1.625670 162
[24] {chicken} => {other vegetables} 0.01789527 0.4170616 0.04290798 2.155439 176
[25] {chicken} => {whole milk} 0.01759024 0.4099526 0.04290798 1.604411 173
[26] {white bread} => {other vegetables} 0.01372649 0.3260870 0.04209456 1.685268 135
[27] {white bread} => {whole milk} 0.01708185 0.4057971 0.04209456 1.588147 168
[28] {chocolate} => {whole milk} 0.01667514 0.3360656 0.04961871 1.315243 164
[29] {coffee} => {whole milk} 0.01870869 0.3222417 0.05805796 1.261141 184
[30] {frozen vegetables} => {other vegetables} 0.01779359 0.3699789 0.04809354 1.912108 175
[31] {frozen vegetables} => {whole milk} 0.02043721 0.4249471 0.04809354 1.663094 201
[32] {beef} => {root vegetables} 0.01738688 0.3313953 0.05246568 3.040367 171
[33] {beef} => {other vegetables} 0.01972547 0.3759690 0.05246568 1.943066 194
[34] {beef} => {whole milk} 0.02125064 0.4050388 0.05246568 1.585180 209
[35] {curd} => {yogurt} 0.01728521 0.3244275 0.05327911 2.325615 170
[36] {curd} => {other vegetables} 0.01718353 0.3225191 0.05327911 1.666829 169
[37] {curd} => {whole milk} 0.02613116 0.4904580 0.05327911 1.919481 257
[38] {napkins} => {whole milk} 0.01972547 0.3766990 0.05236401 1.474268 194
[39] {pork} => {other vegetables} 0.02165735 0.3756614 0.05765125 1.941476 213
[40] {pork} => {whole milk} 0.02216573 0.3844797 0.05765125 1.504719 218
[41] {frankfurter} => {rolls/buns} 0.01921708 0.3258621 0.05897306 1.771616 189
[42] {frankfurter} => {whole milk} 0.02053889 0.3482759 0.05897306 1.363029 202
[43] {brown bread} => {whole milk} 0.02521607 0.3887147 0.06487036 1.521293 248
[44] {margarine} => {other vegetables} 0.01972547 0.3368056 0.05856634 1.740663 194
[45] {margarine} => {whole milk} 0.02419929 0.4131944 0.05856634 1.617098 238
[46] {butter} => {other vegetables} 0.02003050 0.3614679 0.05541434 1.868122 197
[47] {butter} => {whole milk} 0.02755465 0.4972477 0.05541434 1.946053 271
[48] {newspapers} => {whole milk} 0.02735130 0.3426752 0.07981698 1.341110 269
[49] {domestic eggs} => {other vegetables} 0.02226741 0.3509615 0.06344687 1.813824 219
[50] {domestic eggs} => {whole milk} 0.02999492 0.4727564 0.06344687 1.850203 295
[51] {fruit/vegetable juice} => {whole milk} 0.02663955 0.3684951 0.07229283 1.442160 262
[52] {whipped/sour cream} => {other vegetables} 0.02887646 0.4028369 0.07168277 2.081924 284
[53] {whipped/sour cream} => {whole milk} 0.03223183 0.4496454 0.07168277 1.759754 317
[54] {pip fruit} => {other vegetables} 0.02613116 0.3454301 0.07564820 1.785237 257
[55] {pip fruit} => {whole milk} 0.03009659 0.3978495 0.07564820 1.557043 296
[56] {pastry} => {whole milk} 0.03324860 0.3737143 0.08896797 1.462587 327
[57] {citrus fruit} => {other vegetables} 0.02887646 0.3488943 0.08276563 1.803140 284
[58] {citrus fruit} => {whole milk} 0.03050330 0.3685504 0.08276563 1.442377 300
[59] {sausage} => {rolls/buns} 0.03060498 0.3257576 0.09395018 1.771048 301
[60] {sausage} => {whole milk} 0.02989324 0.3181818 0.09395018 1.245252 294
[61] {bottled water} => {whole milk} 0.03436706 0.3109476 0.11052364 1.216940 338
[62] {tropical fruit} => {other vegetables} 0.03589222 0.3420543 0.10493137 1.767790 353
[63] {tropical fruit} => {whole milk} 0.04229792 0.4031008 0.10493137 1.577595 416
[64] {root vegetables} => {other vegetables} 0.04738180 0.4347015 0.10899847 2.246605 466
[65] {root vegetables} => {whole milk} 0.04890696 0.4486940 0.10899847 1.756031 481
[66] {yogurt} => {other vegetables} 0.04341637 0.3112245 0.13950178 1.608457 427
[67] {yogurt} => {whole milk} 0.05602440 0.4016035 0.13950178 1.571735 551
[68] {rolls/buns} => {whole milk} 0.05663447 0.3079049 0.18393493 1.205032 557
[69] {other vegetables} => {whole milk} 0.07483477 0.3867578 0.19349263 1.513634 736
[70] {curd,
yogurt} => {whole milk} 0.01006609 0.5823529 0.01728521 2.279125 99
[71] {whole milk,
curd} => {yogurt} 0.01006609 0.3852140 0.02613116 2.761356 99
[72] {pork,
other vegetables} => {whole milk} 0.01016777 0.4694836 0.02165735 1.837394 100
[73] {pork,
whole milk} => {other vegetables} 0.01016777 0.4587156 0.02216573 2.370714 100
[74] {other vegetables,
butter} => {whole milk} 0.01148958 0.5736041 0.02003050 2.244885 113
[75] {whole milk,
butter} => {other vegetables} 0.01148958 0.4169742 0.02755465 2.154987 113
[76] {other vegetables,
domestic eggs} => {whole milk} 0.01230300 0.5525114 0.02226741 2.162336 121
[77] {whole milk,
domestic eggs} => {other vegetables} 0.01230300 0.4101695 0.02999492 2.119820 121
[78] {other vegetables,
fruit/vegetable juice} => {whole milk} 0.01047280 0.4975845 0.02104728 1.947371 103
[79] {whole milk,
fruit/vegetable juice} => {other vegetables} 0.01047280 0.3931298 0.02663955 2.031756 103
[80] {yogurt,
whipped/sour cream} => {other vegetables} 0.01016777 0.4901961 0.02074225 2.533410 100
[81] {other vegetables,
whipped/sour cream} => {yogurt} 0.01016777 0.3521127 0.02887646 2.524073 100
[82] {yogurt,
whipped/sour cream} => {whole milk} 0.01087951 0.5245098 0.02074225 2.052747 107
[83] {whole milk,
whipped/sour cream} => {yogurt} 0.01087951 0.3375394 0.03223183 2.419607 107
[84] {other vegetables,
whipped/sour cream} => {whole milk} 0.01464159 0.5070423 0.02887646 1.984385 144
[85] {whole milk,
whipped/sour cream} => {other vegetables} 0.01464159 0.4542587 0.03223183 2.347679 144
[86] {pip fruit,
other vegetables} => {whole milk} 0.01352313 0.5175097 0.02613116 2.025351 133
[87] {pip fruit,
whole milk} => {other vegetables} 0.01352313 0.4493243 0.03009659 2.322178 133
[88] {other vegetables,
pastry} => {whole milk} 0.01057448 0.4684685 0.02257245 1.833421 104
[89] {whole milk,
pastry} => {other vegetables} 0.01057448 0.3180428 0.03324860 1.643695 104
[90] {citrus fruit,
root vegetables} => {other vegetables} 0.01037112 0.5862069 0.01769192 3.029608 102
[91] {citrus fruit,
other vegetables} => {root vegetables} 0.01037112 0.3591549 0.02887646 3.295045 102
[92] {citrus fruit,
yogurt} => {whole milk} 0.01026945 0.4741784 0.02165735 1.855768 101
[93] {citrus fruit,
whole milk} => {yogurt} 0.01026945 0.3366667 0.03050330 2.413350 101
[94] {citrus fruit,
other vegetables} => {whole milk} 0.01301474 0.4507042 0.02887646 1.763898 128
[95] {citrus fruit,
whole milk} => {other vegetables} 0.01301474 0.4266667 0.03050330 2.205080 128
[96] {sausage,
other vegetables} => {whole milk} 0.01016777 0.3773585 0.02694459 1.476849 100
[97] {sausage,
whole milk} => {other vegetables} 0.01016777 0.3401361 0.02989324 1.757876 100
[98] {other vegetables,
bottled water} => {whole milk} 0.01077783 0.4344262 0.02480935 1.700192 106
[99] {whole milk,
bottled water} => {other vegetables} 0.01077783 0.3136095 0.03436706 1.620783 106
[100] {tropical fruit,
root vegetables} => {other vegetables} 0.01230300 0.5845411 0.02104728 3.020999 121
[101] {tropical fruit,
other vegetables} => {root vegetables} 0.01230300 0.3427762 0.03589222 3.144780 121
[102] {tropical fruit,
root vegetables} => {whole milk} 0.01199797 0.5700483 0.02104728 2.230969 118
[103] {tropical fruit,
yogurt} => {other vegetables} 0.01230300 0.4201389 0.02928317 2.171343 121
[104] {tropical fruit,
other vegetables} => {yogurt} 0.01230300 0.3427762 0.03589222 2.457146 121
[105] {tropical fruit,
yogurt} => {whole milk} 0.01514997 0.5173611 0.02928317 2.024770 149
[106] {tropical fruit,
whole milk} => {yogurt} 0.01514997 0.3581731 0.04229792 2.567516 149
[107] {tropical fruit,
rolls/buns} => {whole milk} 0.01098119 0.4462810 0.02460600 1.746587 108
[108] {tropical fruit,
other vegetables} => {whole milk} 0.01708185 0.4759207 0.03589222 1.862587 168
[109] {tropical fruit,
whole milk} => {other vegetables} 0.01708185 0.4038462 0.04229792 2.087140 168
[110] {root vegetables,
yogurt} => {other vegetables} 0.01291307 0.5000000 0.02582613 2.584078 127
[111] {root vegetables,
yogurt} => {whole milk} 0.01453991 0.5629921 0.02582613 2.203354 143
[112] {root vegetables,
rolls/buns} => {other vegetables} 0.01220132 0.5020921 0.02430097 2.594890 120
[113] {root vegetables,
rolls/buns} => {whole milk} 0.01270971 0.5230126 0.02430097 2.046888 125
[114] {root vegetables,
other vegetables} => {whole milk} 0.02318251 0.4892704 0.04738180 1.914833 228
[115] {root vegetables,
whole milk} => {other vegetables} 0.02318251 0.4740125 0.04890696 2.449770 228
[116] {other vegetables,
whole milk} => {root vegetables} 0.02318251 0.3097826 0.07483477 2.842082 228
[117] {yogurt,
soda} => {whole milk} 0.01047280 0.3828996 0.02735130 1.498535 103
[118] {other vegetables,
soda} => {whole milk} 0.01392984 0.4254658 0.03274021 1.665124 137
[119] {whole milk,
soda} => {other vegetables} 0.01392984 0.3477157 0.04006101 1.797049 137
[120] {yogurt,
rolls/buns} => {other vegetables} 0.01148958 0.3343195 0.03436706 1.727815 113
[121] {yogurt,
rolls/buns} => {whole milk} 0.01555669 0.4526627 0.03436706 1.771563 153
[122] {other vegetables,
yogurt} => {whole milk} 0.02226741 0.5128806 0.04341637 2.007235 219
[123] {whole milk,
yogurt} => {other vegetables} 0.02226741 0.3974592 0.05602440 2.054131 219
[124] {other vegetables,
rolls/buns} => {whole milk} 0.01789527 0.4200477 0.04260295 1.643919 176
[125] {whole milk,
rolls/buns} => {other vegetables} 0.01789527 0.3159785 0.05663447 1.633026 176inspect 하면 이렇게 나온다.
일단 저 분석에서 support랑 confidence에 각각 0.01, 0.3이라고 되어 있을텐데, 사실 이 연관분석이라는 게 브루트 포스랑 다를 게 없음. 브루트 포스가 뭐냐면 통장 비번 맞추려고 0000부터 9999까지 다 쳐보는거다. 물론 하나하나 다 쳐보는거니까 답을 찾을 수는 있겠지만 시간이 증말 드럽게 오래걸리고 리소스도 무지막지하게 잡아먹는 게 특징… 그래서 저건 뭔가요? 일종의 마지노선이다. 왜 회사에 지원할때 보면 지원자격 있죠? 그런겁니다. 최소지지도에서 0.01보다 크면 서류전형에서 합격이고, 최소신뢰도가 0.3보다 크면 실무진 면접까지 합격하는.
Absolute minimum support count: 98
set item appearances ...[0 item(s)] done [0.00s].
set transactions ...[169 item(s), 9835 transaction(s)] done [0.00s].
sorting and recoding items ... [88 item(s)] done [0.00s].
creating transaction tree ... done [0.00s].
checking subsets of size 1 2 3 4 done [0.00s].
writing ... [125 rule(s)] done [0.00s].
creating S4 object ... done [0.00s].이 부분을 다시 보자. 여기서 총 생성된 규칙을 찾으라고 하면 뭘 찾아야 하나요? 바로 writing … [125 rule(s)] done [0.00s]. 이거다. Absolute minimum support count는 생성된 규칙 수가 아니라 전체 트랜잭션과 최소신뢰도를 기반으로 계산한 것으로, 집계되는 거래 건수의 마지노선이다. 아무튼 생성된 규칙 수는 쟤 아니고 다른 애니까 그거 헷갈리지 마십셔.
> inspect(rules)
lhs rhs support confidence coverage lift count
[1] {hard cheese} => {whole milk} 0.01006609 0.4107884 0.02450432 1.607682 99
[2] {butter milk} => {other vegetables} 0.01037112 0.3709091 0.02796136 1.916916 102
[3] {butter milk} => {whole milk} 0.01159126 0.4145455 0.02796136 1.622385 114
[4] {ham} => {whole milk} 0.01148958 0.4414062 0.02602949 1.727509 113
[5] {sliced cheese} => {whole milk} 0.01077783 0.4398340 0.02450432 1.721356 106
이건 위에 다섯개만 보고 가자. lhs->rhs는 이걸 산 사람이 이것도 샀다, 이런 의미이고 서포트 컨피던스는 지지도 신뢰도, 커버리지 쟈는 모르것고 리프트가 향상도이다. 카운트는 아마도 거래건수? 보통은 결과 이런 식으로 안 나오고
> inspect(sorted_rules_lift)
lhs rhs support confidence coverage lift count
[1] {citrus fruit,
other vegetables} => {root vegetables} 0.01037112 0.3591549 0.02887646 3.295045 102
[2] {tropical fruit,
other vegetables} => {root vegetables} 0.01230300 0.3427762 0.03589222 3.144780 121
[3] {beef} => {root vegetables} 0.01738688 0.3313953 0.05246568 3.040367 171
[4] {citrus fruit,
root vegetables} => {other vegetables} 0.01037112 0.5862069 0.01769192 3.029608 102
[5] {tropical fruit,어떤 기준으로든 정렬해서 이런 식으로 낸다. 얘는 향상도를 기준으로 정렬한것. 여기서는 그냥 아 지지도 신뢰도 향상도 이렇게 나왔구나...하시고... {citrus fruit, other vegetables} => {root vegetables}의 지지도가 약 0.0104, 신뢰도가 약 0.3592, 향상도가 약 3.2950일 때 해석을 어떻게 하냐면
1) 지지도: 전체 구매 고객 중 시트러스류 과일(귤, 레몬, 유자 이런거)과 다른 야채, 그리고 뿌리채소를 같이 구매한 고객의 비율이 약 0.0104
2) 신뢰도: 시트러스류 과일과 다른 야채까지만 구입한 고객 대비 뿌리채소까지 같이 구매한 고객의 비율이 약 0.3593
3) 향상도: 고객들이 그냥 뿌리채소만 구매할 확률 대비 시트러스류 과일과 채소, 뿌리채소를 같이 구매할 확률 증가 비율이 약 3.2950
저 세개 개념만 알고 있으면 어느정도는 풀 수 있을 것이다. 기출에서는 그로서리즈 나왔는데 혹시 모름… 얘네 어느순간 다른 데이터셋으로 낼 수도 있어…
반응형
'Coding > R' 카테고리의 다른 글
| ADsP-회귀분석 데이터 해석해보기 (0) | 2025.11.22 |
|---|---|
| 포켓몬 이로치가 나올 확률로 이항분포를 때려보자 (0) | 2025.10.14 |
| R 배워보기-8.4. Other interesting graphs (0) | 2022.08.23 |
| R 배워보기-8.3. Basic graphs with standard graphics (0) | 2022.08.23 |
| R 배워보기-8.2. Miscellaneous (0) | 2022.08.23 |
