Identifica Patrones y extrae Reglas de Asociación con el Algoritmo APRIORI usando Python
El Algoritmo Apriori calcula la probabilidad de un elemento de estar presente en un conjunto, dado que otro(s) elemento(s) está(n) presente(s). El resultado del Algoritmo Apriori es un conjunto de reglas que identifican patrones de asociación dentro de los datos expresando la relación de co-ocurrencia de elementos en una colección. Este video explica paso a paso cómo funciona el Algoritmo Apriori y cómo ejecutarlo utilizando Python. 👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado. 🌐 Para conocer más sobre Octavio Gutiérrez, visita su perfil en LinkedIn / octaviogutierrez Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2023, 8 de Mayo). Identifica Patrones y extrae Reglas de Asociación con el Algoritmo APRIORI usando Python [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video] ******************************************** Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo ( • Curso de Inteligencia Artificial (IA) y Ma... ) se encuentra una guía secuencial para aprender: 1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos. ******************************************** Índice del Video: 0:00 Introducción 0:53 Reglas de asociación 1:24 Algoritmo Apriori 3:35 Datos de transacciones 4:32 Conjuntos de elementos 7:54 Soporte de un conjunto 8:34 Conjuntos de elementos frecuentes 11:06 Creación de reglas 15:00 Métricas para las reglas 17:59 Soporte de una regla 19:57 Confianza de una regla 22:00 Lift de una regla 25:50 Algoritmo Apriori con Python ⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias. 📊 Los datos no mienten: La caída del cabello se frena con mantenimiento predictivo, no correctivo. El nuevo shampoo sólido anticaída de la co-fundadora de Código Máquina es el upgrade de alto rendimiento que tu hardware biológico necesita. 🧪💻🧬 👉 Consigue el tuyo y estabiliza el sistema: https://bit.ly/Sinhaki El código del video está disponible en GitHub https://github.com/CodigoMaquina/code #CienciaDeDatos #MachineLearning #Python #DataScience #AprendizajeAutomático #AprendizajeDeMáquina
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