set.アソシエーション・ルールとか、そういう機械学習的なやつって、昔から苦手なんだけど、仕事のことなので好き嫌いばかりもいっていられない。いうわけで読んだ資料。載っている(そっちのほうが短い)。巨大な二値データ行列から項目間のif-thenルールを抽出する、というのがお題である。オブザベーションがバスケット、項目が商品アイテム、値が買う/買わないに相当しており、この出現行列から「ビールを買うやつはほにゃららを買う」というようなルールを抽出したいわけだ。基本的に標本特性の話ばかりで、確率分布を推定しようとか、そういう発想はさわやかなまでに欠如している。arulesパッケージは抽出アルゴリズムとしてaprioriとeclatを搭載。前者は幅優先探索、後者は深さ優先探索とのこと。結果が具体的にどう変わってくるのか知りたかったんだけど、書いてなかった。いうのを読めとのこと。ご親切にありがとう、読まないけどな。ほかにも、データ操作や視覚化のための機能をいろいろ積んでいる。アソシエーション分析とは無関係な場面でも、とても便利そうだ。用いて分析している例を、何度か見たことがある。いって気持ち悪くて仕方がない。リスク比でもオッズ比でもない。liftはいうなれば、曝露条件下の発症リスクの、全体の発症リスクに対する比だ。接触率の低い広告のほうが効果があると判断されやすくなりかねない。なんでこんな指標をつかうのかしらん。arulesパッケージ。