nó a priori

O Nó Apriori descobre regras de associação em seus dados.

As regras de associação são instruções no formato:

if  antecedent(s)  then  consequent(s)

Por exemplo, se um cliente comprar uma navalha e depois de fazer a barba, então aquele cliente vai adquirir creme de barbear com 80% de confiança. A Priori extrai um conjunto de regras dos dados, retirando as regras com o conteúdo de informações mais alto. O nó Apriori também descobre regras de associação nos dados. A Priori oferece cinco métodos diferentes de selecionar regras e usa um esquema de indexação sofisticado para processar grandes conjuntos de dados de forma eficiente.

Requisitos. Para criar um conjunto de regras Apriori, você precisa de um ou mais campos Input e um ou mais campos Target . Campos de entrada e saída (aqueles com a função Input, Targetou Both) devem ser simbólicos. Campos com a função None são ignorados. Os tipos de campos devem ser totalmente instanciados antes de executar o nó. Os dados podem estar em formato tabular ou transacional.

Fortes. Para problemas grandes, o Apriori é geralmente mais rápido de treinar. Além disso, ele não tem um limite arbitrário no número de regras que podem ser retidas e pode manipular regras com até 32 condições prévias. O a priori oferece cinco métodos de treinamento diferentes, permitindo maior flexibilidade ao corresponder o método de mineração de dados com o problema em questão.