Now we need to find all the situati

Now we need to find all the situations where customers who bought a subset of a frequent
itemset, most of the time also bought the remaining items in the same frequent itemset. Given a
frequent itemset, say (S1, S2, S3), if a customer who buys a subsert formed by S1 and S2, also
buys S3 80% of the times, then it is worth to consider the rule. This percentage is called the
confidence of the rule and is defined as the ratio of the number of transactions that include all
items in a particular frequent itemset to the number of transactions that include all items in the
subset.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตอนนี้เราต้องการค้นหาเหตุการณ์ต่าง ๆ ซึ่งลูกค้าที่ซื้อชุดย่อยของเป็นประจำitemset ส่วนใหญ่แล้วยังซื้อสินค้าคงเหลือใน itemset บ่อยเหมือนกัน ได้รับการบ่อย itemset พูด (S1, S2, S3), หากลูกค้าที่ซื้อ subsert เกิดขึ้นจาก S1 และ S2 ยังจำหน่าย S3 80% ของเวลา แล้วมันมีมูลค่าการ พิจารณากฎ เปอร์เซ็นต์นี้จะเรียกว่าการความเชื่อมั่นของกฎ และถูกกำหนดให้เป็นอัตราส่วนของจำนวนธุรกรรมที่รวมทั้งหมดรายการ itemset บ่อยมีเฉพาะหมายเลขของธุรกรรมที่รวมรายการทั้งหมดในการย่อย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตอนนี้เราต้องไปหาทุกสถานการณ์ที่ลูกค้าที่ซื้อย่อยของบ่อย
itemset ส่วนใหญ่ของเวลายังซื้อรายการที่เหลือใน itemset บ่อยเหมือนกัน ป.ร. ให้ไว้
itemset บ่อยพูด (S1, S2 S3) หากลูกค้าที่ซื้อ subsert ที่เกิดขึ้นจาก S1 และ S2 ยัง
ซื้อ S3 80% ของครั้งแล้วมันจะคุ้มค่าที่จะต้องพิจารณากฎ เปอร์เซ็นต์นี้จะเรียกว่า
ความเชื่อมั่นของการปกครองและมีการกำหนดเป็นอัตราส่วนของจำนวนของรายการที่รวมทุก
รายการใน itemset บ่อยโดยเฉพาะอย่างยิ่งกับจำนวนของการทำธุรกรรมที่มีรายการทั้งหมดใน
กลุ่มย่อย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตอนนี้เราต้องการที่จะหาทุกสถานการณ์ที่ลูกค้าที่ซื้อเป็นเซตย่อยของบ่อย
itemset ส่วนใหญ่ยังซื้อสินค้าที่เหลืออยู่ใน itemset บ่อยเหมือนกัน ให้
itemset บ่อย พูด ( S1 , S2 , S3 ) ถ้าเป็นลูกค้าที่ซื้อ subsert รูปแบบโดย S1 และ S2 , S3
ซื้อ 80% ของเวลา แล้วมันก็คุ้มค่าที่จะพิจารณากฎ เปอร์เซ็นต์นี้เรียกว่า
ความมั่นใจของกฎ และหมายถึง อัตราส่วนของจำนวนรายการที่รวมรายการทั้งหมด
ในเฉพาะบ่อย itemset ไปยังหมายเลขของรายการ ได้แก่ รายการทั้งหมดใน
ย่อย .