別看這幾個公式不起眼，資料分析倒是用的很普遍，所以最好記住啊，記不住也沒關係，我都總結好了

一般使用三個指標來度量一個關聯規則，根據這三個指標可以篩選出滿足條件的關聯規則。

這三個指標是：Support（支援度）、Confidence（置信度）、Lift（提升度）。

以X，Y這個關聯規則為例來說明：

1. Support（支援度）：

表示同時購買X、Y的訂單數佔總訂單數（研究關聯規則的“長表”中的所有購買的產品的訂單數）的比例。如果用P(X)表示購買X的訂單比例，其他產品類推，那麼

S u p p o r t ( X , Y ) = P ( X , Y ) P ( A l l ) = 同 時 購 買 { X , Y } 的 訂 單 數 總 訂 單 數 Support(X,Y) = \frac{P(X,Y)}{P(All)}=\frac{同時購買\{X,Y\}的訂單數}{總訂單數}

Support(X,Y)=

P(All)

P(X,Y)

=

總訂單數

同時購買{X,Y}的訂單數

2. Confidence（置信度）

表示購買X的訂單中同時購買Y的比例，即同時購買X和Y的訂單數佔購買X的訂單的比例。公式表達：

C o n f i d e n c e ( X − > Y ) = P ( Y / X ) = P ( X , Y ) P ( X ) = 同 時 購 買 { X , Y } 的 訂 單 數 購 買 X 的 訂 單 數 Confidence(X->Y) =P(Y/X) =\frac{P(X,Y)}{P(X)}=\frac{同時購買\{X,Y\}的訂單數}{購買X的訂單數}

Confidence(X−>Y)=P(Y/X)=

P(X)

P(X,Y)

=

購買X的訂單數

同時購買{X,Y}的訂單數

C o n f i d e n c e ( Y − > X ) = P ( X / Y ) = P ( X , Y ) P ( Y ) = 同 時 購 買 { X , Y } 的 訂 單 數 購 買 Y 的 訂 單 數 Confidence(Y->X) =P(X/Y) =\frac{P(X,Y)}{P(Y)}=\frac{同時購買\{X,Y\}的訂單數}{購買Y的訂單數}

Confidence(Y−>X)=P(X/Y)=

P(Y)

P(X,Y)

=

購買Y的訂單數

同時購買{X,Y}的訂單數

3. Lift（提升度）：

L i f t ( X − > Y ) = P ( X , Y ) P ( X ) P ( Y ) = P ( Y / X ) P ( Y ) = 同 時 購 買 { X , Y } 的 訂 單 數 × 總 訂 單 數 購 買 X 的 訂 單 數 × 購 買 Y 的 訂 單 數 Lift(X->Y) =\frac{P(X,Y)}{P(X)P(Y)} =\frac{P(Y/X)}{P(Y)}=\frac{同時購買\{X,Y\}的訂單數\times總訂單數}{購買X的訂單數\times購買Y的訂單數}

Lift(X−>Y)=

P(X)P(Y)

P(X,Y)

=

P(Y)

P(Y/X)

=

購買X的訂單數×購買Y的訂單數

同時購買{X,Y}的訂單數×總訂單數

提升度反映了關聯規則中的X重點內容與Y的相關性;

提升度 >1 且越高表明正相關性越高;

提升度 <1 且越低表明負相關性越高;

提升度 =1 表明沒有相關性。