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轻量服务器_手机服务器地址怎么查_怎么申请

时间:2021-05-04 17:22 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

您好, 我想用HANA机器学习API分享我对关联分析算法的最新学习,如下所示详细说明。 知识通过分享而增长,我始终相信"总是寻求知识"。 前提条件:您必须在系统中安装了python环境...

轻量服务器_手机服务器地址怎么查_怎么申请

您好,

我想用HANA机器学习API分享我对关联分析算法的最新学习,如下所示详细说明。

知识通过分享而增长,我始终相信"总是寻求知识"。

前提条件:您必须在系统中安装了python环境以及HANA ML和HDBCLIHANA数据库交互界面。

不要灰心

请遵循下面提到的教程以满足前提条件:

遵循@Ashok Swaminathan SAP HANA Python客户端API的这篇博文-https://blogs.sap.com/2019/02/07/getting-started-with-sap-hana-python-client-api-for-machine-learning-algorithms-sap-hana-2.0-express-edition-support-package-03-revision-035/

跟随Philip MUGGLESTONE在HANA系列上安装PAL

通过@Arun Godwin Patel将Python与SAP HANA集成–https://blogs.sap.com/2018/12/17/diving-into-the-hana-dataframe-python-integration-part-1/

Jupyter笔记本安装-https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/getting\u started/installation.html

注意–在开始之前,请确保您能够从python连接Hana数据库,如果是,请继续。我使用的是最新版本HANA ML版本1.0.7

让我们开始

目标:利用SAP HANA的ML功能,通过执行SAP HANA中以PAL(数据库过程)形式包装的python API。

下面是我将逐一实现的方法的小列表和介绍。

介绍和算法描述

我使用了Jupyter笔记本,使用实时项目集数据集演示以下hana\ U ml包提供的关联规则挖掘算法独居石FP增长KORD

Apriori是一种用于关联分析的经典预测分析算法。关联分析揭示了一组项目或对象之间隐藏的模式、关联或偶然结构。例如,关联分析使您能够了解客户倾向于同时购买哪些产品和服务。通过关联分析对客户的购买趋势进行分析,可以预测客户的未来行为。

前提条件–

输入数据不包含空值。每个事务中没有重复的项

Apriori算法将项集作为输入参数,根据模型拟合时传递的最小支持度生成关联规则

Apriori属性–

如果项集频繁,然后它的所有子项都将频繁的如果对项集的支持超过了支持,则项集是频繁的阈值。之前我们执行这个模型,我们给出了最小支持度,它实际上过滤了进一步要处理的项集。

这是一个实现Apriori算法的轻型关联规则挖掘算法。它只计算两个大项目集。

例如,对于Apriori–假设我们将mini-support取为0.25,则进一步计算频繁项集

假设我们有以下用于关联分析的事务数据

我将在这个用于规则挖掘的数据集上说明用于关联规则生成的公式示例。开始在小数据集上应用公式将清除算法中使用的术语,以后可以对模型或方法拟合期间传递的所有参数进行操作。

考虑mini support 0.25让我们看看。

support-在所有事务中项集的频率

例如,support({News}->{Finance})=4/6=.66(66%)

支持度表示66%是项目集(新闻和财经)在总共6个事务中的频率。

置信度-这也是关联规则的主要因素之一分析。这个如果cart已经有了先行项,measure定义了cart上结果发生的可能性。

Confidence({X}->{Y} )=包含X和Y的事务/包含X的事务e、 g.Confi({News}–>{Finance})=4/5=.8(80%)

Lift–这也是在所有生成的规则中找到高关联规则的最重要因素之一。

Lift在计算给定{X}的{Y}发生的条件概率时控制结果的支持度(频率)。Lift是一个非常字面的术语此度量。

提升({X}->{Y})=((同时包含X和Y的事务)/(包含X的事务))/包含Y的事务的分数Lift({News}–>{Finance})=(4/5)/4=0.20(20%)

Lift值大于1表示{Y}和{X}之间的高度关联。

FP Growth是一种从事务中发现频繁模式的算法,而不生成候选项集。

在PAL中,将FP-Growth算法扩展为三步查找关联规则:

–将事务转换为压缩频繁模式树(FP-tree)–递归地从FP树中查找频繁模式–根据步骤2中发现的频繁模式生成关联规则–支持关系输出的FP增长。

前提条件–输入数据不包含空值。–每笔交易中没有重复的项目。

在简要说明了方法之后,我现在将分享一些关于数据集的简短信息

我们将分析存储数据以进行频繁模式挖掘,这是Kaggle的实时数据,用于市场篮子分析。这是数据来源–

https://drive.google.com/file/d/1y5dyn0dgosbc22xowbq4po6h1jxctq/view

数据集的快速事务预览

因此,这里我们有Apriori和其他方法接受的事务和项目,因此,如果您没有特定格式的数据,那么不用担心,我还写了一些工作人员这也将帮助您处理数据集并将其转换为所需的格式,如果这不起作用,请将详细信息发到这里,我一定会分享最好的帮助。

属性信息–

客户–交易

项目–交易项目

先验交易表结构–

加载数据为了进行分析–

在继续之前,请打开您的Jupyter笔记本或您用于开发的任何python工具,我正在使用Jupyter,因此将以该格式共享代码,稍后将共享整个笔记本–

导入包

首先导入开发过程中进一步需要的所有库/包

设置连接

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