【统计分析】关联规则之置信度，支持度，提升度

别看这几个公式不起眼，数据分析倒是用的很普遍，所以最好记住啊，记不住也没关系，我都总结好了

一般使用三个指标来度量一个关联规则，根据这三个指标可以筛选出满足条件的关联规则。
这三个指标是：Support（支持度）、Confidence（置信度）、Lift（提升度）。
以X，Y这个关联规则为例来说明：

1. Support（支持度）：

表示同时购买X、Y的订单数占总订单数（研究关联规则的“长表”中的所有购买的产品的订单数）的比例。如果用P(X)表示购买X的订单比例，其他产品类推，那么
$Support(X,Y) = \frac{P(X,Y)}{P(All)}=\frac{同时购买\{X,Y\}的订单数}{总订单数}$

2. Confidence（置信度）

表示购买X的订单中同时购买Y的比例，即同时购买X和Y的订单数占购买X的订单的比例。公式表达：
$Confidence(X->Y) =P(Y/X) =\frac{P(X,Y)}{P(X)}=\frac{同时购买\{X,Y\}的订单数}{购买X的订单数}$

$Confidence(Y->X) =P(X/Y) =\frac{P(X,Y)}{P(Y)}=\frac{同时购买\{X,Y\}的订单数}{购买Y的订单数}$

3. Lift（提升度）：

$Lift(X->Y) =\frac{P(X,Y)}{P(X)P(Y)} =\frac{P(Y/X)}{P(Y)}=\frac{同时购买\{X,Y\}的订单数\times总订单数}{购买X的订单数\times购买Y的订单数}$

• 提升度反映了关联规则中的X重点内容与Y的相关性;
• 提升度 >1 且越高表明正相关性越高;
• 提升度 <1 且越低表明负相关性越高;
• 提升度 =1 表明没有相关性。