Aprioriアルゴリズムとは？（アソシエーション分析の基本手法）【DS検定】

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まず結論

Aprioriアルゴリズム（アプリオリ）は、アソシエーション分析で「よく一緒に起きる組み合わせ」を効率よく見つけるためのアルゴリズムです。

DS検定では、次の流れを押さえると判断しやすくなります。

スーパーの商品が増えるほど、調べる組み合わせは急増します。

例えば、

のような組み合わせを全部調べるのは大変です。

Aprioriは、「可能性が低い組み合わせは、それ以上広げて調べない」という枝刈りを行います。

Aprioriの基本となる考え方は、

頻出する項目集合なら、その部分集合も頻出する

です。

逆に言えば、ある組み合わせの支持度が低ければ、それを含むより大きな組み合わせも頻出にはなりません。

例えば、

という考え方です。

Aprioriそのものは、主に支持度を使って候補を絞るところがポイントです。

Aprioriは主にマーケットバスケット分析で使われます。

例えば ビール → おつまみ というルールが見つかれば、クロスセル施策に活用できます。

Aprioriは、未来の値を予測するモデルではなく、データ中の関連パターンを発見するアルゴリズムです。

Y自体が頻繁に起きる場合、信頼度は高くなりやすいです。

そのため、リフト値も確認する必要があります。

Aprioriの特徴は、支持度が低い候補を枝刈りして探索量を減らすことです。

DS検定では、「支持度による枝刈り」を思い出せると選択肢を切りやすくなります。