import unittest
import user_code
import importlib

class TestTask(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        self.user_code = user_code

    def test_basic_frequency(self):
        transactions = [
            ['a', 'b', 'c'],
            ['b', 'c', 'd'],
            ['a', 'b', 'd'],
            ['a', 'c', 'd', 'e'],
            ['a', 'b', 'c', 'd']
        ]
        min_support = 3
        result = self.user_code.find_frequent_single_items(transactions, min_support)
        expected = [('a', 4), ('b', 4), ('c', 4), ('d', 4)]
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(result, list),
            "Returned value is a list",
            f"Returned value is not a list: {type(result)}"
        )
        _dynamic_test(
            self,
            all(isinstance(x, tuple) and len(x) == 2 for x in result),
            "Each element is a tuple (item, support)",
            f"Result contains non-tuple elements: {result}"
        )
        _dynamic_test(
            self,
            sorted(result) == sorted(expected),
            "Correct frequent items for min_support 3",
            f"Expected {expected}, got {result}"
        )

    def test_sorting(self):
        transactions = [
            ['x', 'y', 'z'],
            ['y', 'z'],
            ['x', 'y'],
            ['y'],
            ['x', 'y', 'z']
        ]
        min_support = 2
        result = self.user_code.find_frequent_single_items(transactions, min_support)
        expected = [('y', 5), ('x', 3), ('z', 3)]
        _dynamic_test(
            self,
            result == expected,
            "Items sorted by support desc, then lexicographically",
            f"Expected {expected}, got {result}"
        )

    def test_min_support(self):
        transactions = [
            ['a'],
            ['b'],
            ['c'],
            ['d'],
            ['e']
        ]
        min_support = 1
        result = self.user_code.find_frequent_single_items(transactions, min_support)
        expected = [('a', 1), ('b', 1), ('c', 1), ('d', 1), ('e', 1)]
        _dynamic_test(
            self,
            sorted(result) == sorted(expected),
            "All items returned when min_support is 1",
            f"Expected {expected}, got {result}"
        )

    def test_empty_result(self):
        transactions = [
            ['a', 'b'],
            ['b', 'c'],
            ['c', 'd']
        ]
        min_support = 5
        result = self.user_code.find_frequent_single_items(transactions, min_support)
        _dynamic_test(
            self,
            result == [],
            "Returns empty list if no items meet min_support",
            f"Expected empty list, got {result}"
        )

    def test_sample_dataset(self):
        transactions = [
            ['milk', 'bread', 'eggs'],
            ['bread', 'butter'],
            ['milk', 'bread', 'butter', 'eggs'],
            ['bread', 'eggs'],
            ['milk', 'bread', 'eggs'],
            ['butter', 'eggs'],
            ['milk', 'bread'],
            ['milk', 'eggs'],
            ['bread', 'butter'],
            ['milk', 'bread', 'eggs', 'butter']
        ]
        min_support = 3
        result = self.user_code.find_frequent_single_items(transactions, min_support)
        expected = [('bread', 8), ('eggs', 7), ('milk', 6), ('butter', 5)]
        _dynamic_test(
            self,
            result == expected,
            "Correct frequent items for sample dataset",
            f"Expected {expected}, got {result}"
        )

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


test_main.py

Behersk ferdighetene som trengs for å designe, implementere og skalere moderne anbefalingsmotorer og transaksjonelle assosiasjonsmodeller. Gå fra å analysere rå detaljhandelstransaksjoner ved hjelp av klassiske algoritmiske prinsipper som Apriori og FP-Growth til å bygge avanserte personaliseringssystemer via kollaborativ filtrering og matrisefaktorisering. Lær hvordan du kan utvikle datapipelines som driver moderne digitale butikkers oppdagelseslag og øker brukerengasjement.

Oppdag hvordan du kan finne skjulte sammenhenger i store transaksjonsdatastrukturer. Lær de grunnleggende matematiske rammeverkene som detaljhandelsgiganter bruker for å optimalisere hylleplassering, lagerstrukturer og produktpakkeringsstrategier.

**Hva er den primære fordelen med FP-Growth sammenlignet med Apriori?**

Hvordan komprimerer et FP-Tree transaksjonsdata?

Hva er en vanlig metode for å filtrere ut lite nyttige regler?

Hvilken måling er mest nyttig for å identifisere verdifulle produktpakker?

Når blir Apriori upraktisk for store datasett?

Hva er en redundant regel i assosiasjonsutvinning?

Ta algoritmekunnskapen din til neste nivå ved å håndtere store mengder bedriftsdata uten minneproblemer. Bli ekspert på høyytelses komprimerte trær og lær hvordan du kan eliminere kommersiell støy fra regelmønstre.

Få praktisk erfaring med å bygge anbefalingsmotorer som driver moderne digitale plattformer. Lær hvordan du kan se forbi produktgrupperinger for å kartlegge historiske brukerhandlinger, vurderinger og delte forbrukervaner.

Fordyp deg i de matematiske grunnprinsippene for avanserte maskinlæringsmodeller for sparsomme datasett. Lær hvordan man avdekker latente egenskaper skjult i flerdimensjonale brukerresponsdata for å forutsi manglende interaksjoner med høy nøyaktighet.

Challenge: Alle Hyppige Elementer

Løsning