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
course content

Kurssisisältö

Association Rule Mining

Association Rule Mining

1. Introduction to Association Rule Mining
2. Mining Frequent Itemsets
3. Additional Applications of ARM

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
toggle bottom row

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
Switch to desktopVaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoista
Pahoittelemme, että jotain meni pieleen. Mitä tapahtui?
some-alt