8차 비지도학습

 

비지도학습은

지도학습과 다르게 targetvariable이 없다.

 

지도학습은 해답을 알고있다.

 

해답을 가장 잘 정확도가 올라갈 수 있도록 해준 것이 지도학습이다.

 

비지도학습은 target변수가 없다.

 

정답을 모르는 상태이지만

어떤 규칙이 있음을 알아내는 과정이다.

 

비지도 학습의 예로서

 

-연관규칙(Association)

-군집분석(Clustering)

-knowledgeFlow(그래프로 구조를 그리는 방법)

 

 

*연관규칙(association rule)이란?

서로간의 아이템들간의 어떤 연관성이있는지를 보는것 이다.

 

어떤 상품들끼리 같이 구매가 되는 지를 보는 것으로 장바구니 분석 이라고도 불린다.

 

마케팅에서의 활용

-교차판매,묶음판매,상품진열 시에 많이 사용한다.

 

교차판매-a라는 상품을 팔 때 b라는 상품을 추천

묶음판매-관련된 상품끼리 묵어서 상품판매(1+1)

상품진열-어떤상품기리 가까이 있어야 많이 파는지를 갖고 상품 진열

거래후 쿠폰 제공(순차 연관분석)-a라는 상품을 사면 나중에 b라는 상품을 이후에 사는거)

 

측정도구

 

지지도(support)-전체 상품중에 얼마나 팔리는 상품인가.

 

 

신뢰도(confidence)-a 상품을 샀을 때 b 상품을 살 확률

 

향상도(lift)-지지도와 신뢰도 간의 관계에서

그냥 두었을 때에 비해서 어떤상품들을 추천해주었을 때 팔 확률

 

 

 

연관성 규칙 생성 과정

 

1단계 -지지도 support

-상품수가 적으면 전반적인 percent가 올라가고 많으면 percent가 내려간다.

-여기서 컷당하면 2단계로 갈 수 없다.

a라는 상품이 얼마나 잘 팔리는 상품인가를 보여준다.

2단계 -신뢰도 confidence

a 상품을 샀을 때 b 상품을 살 확률

a라는 상품을 산사람이 b라는 상품을 살 확률(P(B|A))

 

3단계 -향상도 lift

그냥 두었을 때에 비해서 어떤상품들을 추천해주었을 때 팔 확률이 몇배높은가

Pr(B|A) A를 샀을 때 B를 살 확률

P(B)가만히 있을 때 알아서 물건이 팔리릴 확률

--> lift가 1이 넘어야 추천을 해 주었을 때 의미가 있다.

 

지지도는 신뢰도에 영향을 주고 

신뢰도는 향상도에 영향을 준다.

 

 

ex)

 

향상도가 1.67이라는 것은

 

아무에게나 red라는 것을 팔 때에비해

green을 구매한사람들에게 red를 팔 확률이 1.67배이다 라는 의미이다.

 

 

 

 

Apriori알고리즘(어떤 상품이 많이 팔리는 상품인지 알려주는 알고리즘)

- 빈발 아이템 세트라는 개념이 있다.(많이 팔리는 상품을 묶어준다.)

  여기서 Apriori알고리즘을 사용한다.