시험 직전 요약장

낮은 minsup은 희귀 조합을 찾을 수 있지만 후보 수와 계산량을 크게 늘릴 수 있다. 항목이 m개이면 가능한 비어 있지 않은 항목집합은 최대 2^m-1개이므로 가지치기가 중요하다.

최종 규칙은 다음을 함께 본다.

• 충분한 지지도와 실제 거래 건수
• 신뢰도
• 향상도와 후행항 기본 출현율
• 기간·지역을 바꾸어도 재현되는지
• 중복 규칙이 아닌지
• 실제 추천·진열·정책으로 실행 가능한지

신뢰도가 높아도 Y가 원래 90% 거래에 등장하고 confidence가 90%라면 lift는 1이므로 특별한 연관이 아니다.

업무 목적이 명확하면 규칙 생성 또는 후처리 단계에서 항목 제약을 사용할 수 있다. 예를 들어 후행항에 쿠폰사용이 반드시 포함된 규칙만 남기거나, 선행항에서 특정 항목을 제외하는 식으로 검토할 규칙 수를 줄일 수 있다. 이 제약은 지지도·신뢰도 자체의 정의를 바꾸는 것이 아니라 후보를 업무 조건에 맞게 필터링하는 것이다.

전체 거래 수를 N이라 하자.

• support(X→Y) = n(X∪Y)/N
• confidence(X→Y) = support(X∪Y)/support(X) = P(Y|X)
• lift(X→Y) = confidence(X→Y)/support(Y)

전체 500건 중 A 100건, B 200건, A와 B 동시 거래 50건이면

• support(A→B) = 50/500 = 0.10
• confidence(A→B) = 50/100 = 0.50
• support(B) = 200/500 = 0.40
• lift(A→B) = 0.50/0.40 = 1.25

해석:

• lift > 1: Y의 기본 출현율보다 함께 나타나는 비율이 높음
• lift = 1: 독립 수준
• lift < 1: 함께 나타나는 비율이 기본 출현율보다 낮음

support와 lift는 방향을 바꿔도 같지만 confidence는 선행항의 지지도가 분모이므로 달라질 수 있다.