Apriori关联规则算法

关联规则算法中的几个重要概念：置信度、支持度、提升度、

例子：

支持度： 支持度是一个百分比，指某个商品组合出现的次数与总次数之间的比例，支持度越高表示该组合出现的几率越大。

在上面图中我们可以发现“牛奶”出现了 4 次，那么这 5 笔订单中“牛奶”的支持度就是 4/5=0.8。
同样“牛奶 + 面包”出现了 3 次，那么这 5 笔订单中“牛奶 + 面包”的支持度就是 3/5=0.6。

置信度： 表示你购买了A商品后，你还会有多大的概率购买B商品。

置信度（牛奶→啤酒）=2/4=0.5，代表如果你购买了牛奶，有多大的概率会购买啤酒？
置信度（啤酒→牛奶）=2/3=0.67，代表如果你购买了啤酒，有多大的概率会购买牛奶？
我们能看到，在 4 次购买了牛奶的情况下，有 2 次购买了啤酒，所以置信度 (牛奶→啤酒)=0.5，而在 3 次购买啤酒的情况下，有 2 次购买了牛奶，所以置信度（啤酒→牛奶）=0.67。

提升度： 在做商品推荐的时候，提升度是重点考虑对象，提升度代表商品A的出现，对商品B的出现概率提升了多少，即“商品 A 的出现，对商品 B 的出现概率提升的”程度。

从上面的例子中，如果我们单纯看置信度 (可乐→尿布)=1，也就是说可乐出现的时候，用户都会购买尿布，那么当用户购买可乐的时候，我们就需要推荐尿布么？
实际上，就算用户不购买可乐，也会直接购买尿布的，所以用户是否购买可乐，对尿布的提升作用并不大。我们可以用下面的公式来计算商品 A 对商品 B 的提升度：

提升度 (A→B)= 置信度 (A→B)/ 支持度 (B)

这个公式是用来衡量 A 出现的情况下，是否会对 B 出现的概率有所提升。

提升度有三种可能：
  
  提升度 (A→B