Para Determinar Quão Boa É Uma Regra De Associação Gerada A Partir De Uma Base De Dados, É Necessário Determinar Medidas De Interesse Para Realizar Tal Procedimento. As Medidas De Interesse, Por Sua Vez, Avaliam As Características Obtidas Nas Regras.
Introdução
As regras de associação são uma técnica importante em mineração de dados que visa descobrir padrões e relações entre variáveis em uma base de dados. No entanto, para determinar a qualidade de uma regra de associação gerada a partir de uma base de dados, é necessário avaliar suas características e medidas de interesse. Neste artigo, vamos explorar as medidas de interesse mais comuns utilizadas para avaliar regras de associação e discutir como elas podem ser aplicadas em diferentes contextos.
O que são Regras de Associação?
As regras de associação são uma técnica de mineração de dados que visa descobrir padrões e relações entre variáveis em uma base de dados. Elas são baseadas na ideia de que, se uma variável está associada a outra, então é provável que as duas variáveis estejam relacionadas de alguma forma. As regras de associação são frequentemente utilizadas em diferentes áreas, como marketing, finanças e saúde, para identificar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados.
Medidas de Interesse para Avaliar Regras de Associação
Existem várias medidas de interesse que podem ser utilizadas para avaliar regras de associação. Aqui estão algumas das mais comuns:
Confiança
A confiança é uma medida de interesse que avalia a probabilidade de que uma regra de associação seja verdadeira. Ela é calculada com base na frequência com que a regra é verificada em uma amostra de dados. Uma regra de associação com alta confiança é mais provável de ser verdadeira do que uma regra com baixa confiança.
Exemplo: Suponha que você esteja analisando uma base de dados de compras e deseja descobrir se há uma associação entre a compra de um produto e a compra de outro. Se a regra de associação tiver uma confiança de 80%, isso significa que há uma probabilidade de 80% de que a regra seja verdadeira.
Suporte
O suporte é uma medida de interesse que avalia a frequência com que uma regra de associação é verificada em uma amostra de dados. Ele é calculado com base na quantidade de vezes que a regra é verificada em relação ao total de dados. Uma regra de associação com alto suporte é mais provável de ser verdadeira do que uma regra com baixo suporte.
Exemplo: Suponha que você esteja analisando uma base de dados de compras e deseja descobrir se há uma associação entre a compra de um produto e a compra de outro. Se a regra de associação tiver um suporte de 90%, isso significa que a regra é verificada em 90% dos dados.
Confusão
A confusão é uma medida de interesse que avalia a quantidade de dados que não se encaixam na regra de associação. Ela é calculada com base na quantidade de dados que não atendem aos critérios da regra. Uma regra de associação com baixa confusão é mais provável de ser verdadeira do que uma regra com alta confusão.
Exemplo: Suponha que você esteja analisando uma base de dados de compras e deseja descobrir se há uma associação entre a compra de um produto e a compra de outro. Se a regra de associação tiver uma confusão de 10%, isso significa que 10% dos dados não se encaixam na regra.
Valor de Informação
O valor de informação é uma medida de interesse que avalia a quantidade de informação que uma regra de associação fornece. Ele é calculado com base na quantidade de dados que são necessários para verificar a regra. Uma regra de associação com alto valor de informação é mais provável de ser útil do que uma regra com baixo valor de informação.
Exemplo: Suponha que você esteja analisando uma base de dados de compras e deseja descobrir se há uma associação entre a compra de um produto e a compra de outro. Se a regra de associação tiver um valor de informação de 80%, isso significa que a regra fornece 80% da informação necessária para verificar a associação.
Conclusão
As medidas de interesse são fundamentais para avaliar a qualidade de uma regra de associação gerada a partir de uma base de dados. Elas permitem que os usuários avaliem as características da regra e decidam se ela é útil ou não. Neste artigo, exploramos as medidas de interesse mais comuns utilizadas para avaliar regras de associação e discutimos como elas podem ser aplicadas em diferentes contextos. Com essas medidas, os usuários podem tomar decisões informadas e melhorar a qualidade das regras de associação.
Referências
- Han, J., & Kamber, M. (2006). Data mining: Concepts and techniques. Morgan Kaufmann Publishers.
- Witten, I. H., & Frank, E. (2005). Data mining: Practical machine learning tools and techniques. Morgan Kaufmann Publishers.
- Fayyad, U. M., & Uthurusamy, R. (2002). Data mining and knowledge discovery. Communications of the ACM, 45(1), 31-33.
Perguntas e Respostas sobre Medidas de Interesse para Avaliar Regras de Associação ====================================================================================
Q: O que é a confiança em relação às regras de associação?
A: A confiança é uma medida de interesse que avalia a probabilidade de que uma regra de associação seja verdadeira. Ela é calculada com base na frequência com que a regra é verificada em uma amostra de dados.
Q: Como é calculada a confiança?
A: A confiança é calculada com base na frequência com que a regra é verificada em uma amostra de dados. Ela é expressa como um valor entre 0 e 1, onde 1 é a confiança máxima e 0 é a confiança mínima.
Q: O que é o suporte em relação às regras de associação?
A: O suporte é uma medida de interesse que avalia a frequência com que uma regra de associação é verificada em uma amostra de dados. Ele é calculado com base na quantidade de vezes que a regra é verificada em relação ao total de dados.
Q: Como é calculado o suporte?
A: O suporte é calculado com base na quantidade de vezes que a regra é verificada em relação ao total de dados. Ele é expresso como um valor entre 0 e 1, onde 1 é o suporte máximo e 0 é o suporte mínimo.
Q: O que é a confusão em relação às regras de associação?
A: A confusão é uma medida de interesse que avalia a quantidade de dados que não se encaixam na regra de associação. Ela é calculada com base na quantidade de dados que não atendem aos critérios da regra.
Q: Como é calculada a confusão?
A: A confusão é calculada com base na quantidade de dados que não se encaixam na regra de associação. Ela é expressa como um valor entre 0 e 1, onde 1 é a confusão máxima e 0 é a confusão mínima.
Q: O que é o valor de informação em relação às regras de associação?
A: O valor de informação é uma medida de interesse que avalia a quantidade de informação que uma regra de associação fornece. Ele é calculado com base na quantidade de dados que são necessários para verificar a regra.
Q: Como é calculado o valor de informação?
A: O valor de informação é calculado com base na quantidade de dados que são necessários para verificar a regra. Ele é expresso como um valor entre 0 e 1, onde 1 é o valor de informação máximo e 0 é o valor de informação mínimo.
Q: Por que é importante avaliar as regras de associação?
A: É importante avaliar as regras de associação porque elas permitem que os usuários avaliem a qualidade das regras e decidam se elas são úteis ou não. Além disso, as regras de associação podem ser utilizadas para identificar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados.
Q: Quais são as vantagens de utilizar as medidas de interesse para avaliar as regras de associação?
A: As vantagens de utilizar as medidas de interesse para avaliar as regras de associação incluem a capacidade de avaliar a qualidade das regras, identificar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados e tomar decisões informadas.
Q: Quais são as desvantagens de utilizar as medidas de interesse para avaliar as regras de associação?
A: As desvantagens de utilizar as medidas de interesse para avaliar as regras de associação incluem a complexidade do processo de avaliação e a necessidade de conhecimento técnico especializado.
Conclusão
As medidas de interesse são fundamentais para avaliar a qualidade das regras de associação geradas a partir de uma base de dados. Elas permitem que os usuários avaliem as características das regras e decidam se elas são úteis ou não. Neste artigo, exploramos as perguntas e respostas mais comuns sobre as medidas de interesse e discutimos as vantagens e desvantagens de utilizar essas medidas. Com essas informações, os usuários podem tomar decisões informadas e melhorar a qualidade das regras de associação.