Qué mide la confianza de una regla

Al llevar a cabo un algoritmo de estudio automático en Python, la primera cosa que se acostumbra meditar es procurarlo en scikit-learn. Lamentablemente, esta clase de algoritmo no está en la biblioteca. A dios gracias, la biblioteca MLxtend de Sebastian Raschka tiene una implementación del algoritmo Apriori para derivar reglas de asociación de los datos. Para emplearlo, solo debe disponer la biblioteca con pip:

Para trabajar, puede importar datos del repositorio de datos para estudio automático en la Facultad de California, Irvine. El grupo de datos está en formato de Microsoft Excel, con lo que se puede cargar usando las funcionalidades de pandas para ficheros xls.

De qué forma marchan las reglas de asociación

Las reglas de asociación, en un nivel básico, comprometen la utilización de modelos de estudio automático para investigar datos en pos de patrones u ocurrencias en una banco de información. Identifica las composiciones usuales, que paralelamente son las reglas de asociación.

Una regla de asociación se compone de 2 partes:

REFERENCIAS

1. Altman DA, Machin D, Bryant T, Gardner M (editores). Estadísticas seguras. 2ª ed. Londres: BMJ Books, 2000.
2. Altman DG, Bland JM. La sepa de prueba no es prueba de sepa. BMJ 1995; 311: 485.
4. Altman DG. Estadísticas prácticas para la investigación médica. Londres: Chapman & Hall, 1991.
5. Armitage P, Berry G. Estadísticas para la investigación biomédica. 3ra ed. Harcourt Brace: Barcelona, ​​1997.
6. Bland JM, Altman DG. Transformación, medias y también intervalos de seguridad. BMJ 1996; 312: 1079.
7. Bland M. Introducción a la Estadística Médica. 3.ª edición, Oxford: OUP, 2006.
8. Cumming G. Inferencia a ojo de buen cubero: imágenes de intervalos de seguridad y reflexión sobre los escenarios de seguridad. Estadística Enseñante 2007; 29:89-93.
9. Dawson-Saunders B, Trapp RG. Bioestadística Médica. México D.F: Manual Moderno, 1993.
10. Emerson JD, Colditz GA. Empleo del análisis estadístico en el New England Journal of Medicine. En Bailar III JC, Mosteller F. Usos Médicos de la Estadística. (2ª ed.). Boston: NEJM Books, 1992.
11. Glantz SA. Primer Ministro de Bioestadística. 3.ª edición, Novedosa York: McGraw-Hill, 1992.
12. Guyatt G, Jaeschke R, Heddle N, et al. Estadísticas básicas para médicos: 2. Interpretación de los desenlaces del estudio: intervalo de seguridad. Perro Med Ass J 1995; 152: 169-173.
13. Hanley JA, Lippman-Hand A. Si nada sale mal, ¿está todo bien? 1983; 249: 1743-1745.
14. Macarthur A, Macarthur C, Weeks S. Anestesia epidural y mal lumbar tras el parto: una investigación de cohorte prospectivo. BMJ 1995; 311: 1336-1339.
15. Portney LG, MP de Watkins. Argumentos de la Investigación Clínica. Apps para la práctica. 2ª ed. Upper Saddle River: Prentice-Hall, 2000.
16. Sim J, Reid N. Inferencia estadística por intervalo de seguridad: inconvenientes de interpretación y empleo. Phys Ther 1999; 79: 186-195.