Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Oppiskele Challenge: FP-growth Implementation | Mining Frequent Itemsets
Association Rule Mining

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

book
Challenge: FP-growth Implementation

Tehtävä

Swipe to start coding

FP-growth algorithm can be easily implemented using the mlxtend library.
You need to use fpgrowth(encoded_data, min_support) function to get frequent itemsets on the generated dataset. Use 0.05 as a minimum support value.

Note

Pay attention that we have to one-hot-encode the transaction dataset to use the FP-growth algorithm in this task.

Ratkaisu

Switch to desktopVaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoista
Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 2. Luku 6
single

single

Kysy tekoälyä

expand

Kysy tekoälyä

ChatGPT

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

close

Awesome!

Completion rate improved to 6.67

book
Challenge: FP-growth Implementation

Tehtävä

Swipe to start coding

FP-growth algorithm can be easily implemented using the mlxtend library.
You need to use fpgrowth(encoded_data, min_support) function to get frequent itemsets on the generated dataset. Use 0.05 as a minimum support value.

Note

Pay attention that we have to one-hot-encode the transaction dataset to use the FP-growth algorithm in this task.

Ratkaisu

Switch to desktopVaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoista
Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

close

Awesome!

Completion rate improved to 6.67

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

some-alt