Reglas de asociación: opciones de modelos

Utilice los valores de este panel para especificar las opciones de puntuación para modelos de reglas de asociación.

Nombre del modelo Puede crear automáticamente un nombre de modelo basado en el campo de destino (o el tipo de modelo cuando no se especifica ese campo), o bien especificar un nombre personalizado.

Número máximo de predicciones Especifique el número máximo de predicciones que se incluyen en el resultado de puntuación. Esta opción se utiliza con las entradas de Criterio de regla para producir las predicciones “superiores”, donde "superior" indica el nivel más alto de confianza, soporte, elevación, etc.

Criterio de regla Seleccione la medida que se utiliza para determinar la fuerza de las reglas. Las reglas se clasifican según la fuerza de los criterios aquí seleccionados a fin de devolver las mejores predicciones para un conjunto de elementos. Puede elegir entre 5 criterios diferentes.

• Confianza Es el proporción entre el soporte de regla y el soporte de condición. De los elementos con los valores de condición listados, el porcentaje que tenga los valores consecuentes predichos.
• Soporte de condición Es la proporción de elementos para los que se cumplen las condiciones.
• Soporte de regla Es la proporción de elementos para los que se cumple la regla completa, las condiciones y las predicciones. Se calcula multiplicando el valor de Soporte de condición por el valor de Confianza.
• Elevación Es la proporción entre la confianza de la regla y la probabilidad anterior de tener la predicción.
• Capacidad de despliegue Es una medida del porcentaje de los datos de entrenamiento satisfacen la condición, pero no la predicción.

Permitir predicciones repetidas Seleccione esta casilla para incluir varias reglas con la misma predicción durante la puntuación. Por ejemplo, seleccionar esta opción permite puntuar las reglas siguientes.

pan y vino y queso
queso y fruta y vino

Sólo puntuar reglas cuando la entrada no contenga predicciones Seleccione esta opción para asegurarse de que las predicciones no estén también presentes en los datos de entrada. Por ejemplo, si la finalidad de la puntuación es hacer una recomendación sobre muebles para el hogar, no es probable que los datos de entrada que ya contienen una mesa de comedor adquieran otra. En tal caso, seleccione esta opción. Pero si los productos son perecederos o desechables (tales como queso, leche para bebés o pañuelos de papel), las reglas en las que el consecuente ya está presente en la entrada pueden ser útiles. En este último caso, la opción más útil podría ser Puntuar todas las reglas.

Sólo puntuar reglas cuando la entrada contenga predicciones Seleccione esta opción para asegurarse de que las predicciones estén también presentes en los datos de entrada. Este método es útil para analizar clientes o transacciones existentes. Por ejemplo, puede que desee identificar las reglas con la mayor elevación y luego explorar qué clientes se ajustan a estas reglas.

Puntuar todas las reglas Seleccione esta opción para incluir todas las reglas durante la puntuación, sin importar la presencia o ausencia de predicciones.