Discussão do artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 18): Regras de associação"
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Novo artigo Redes neurais de maneira fácil (Parte 18): Regras de associação foi publicado:
Como continuação desta série, gostaria de apresentar a vocês outro tipo de tarefa dos métodos de aprendizado não supervisionado, em particular a busca de regras de associação. Este tipo de tarefa foi usado pela primeira vez no varejo para analisar cestas de compras. Neste artigo falaremos sobre as possibilidades de utilização de tais algoritmos no trading.
O algoritmo começa filtrando características aleatórias. Para fazer isso, de forma semelhante ao algoritmo anterior, realizamos a primeira passagem por todo o conjunto de treinamento e calculamos o suporte para cada caraterística. Depois disso, removemos todos as caraterísticas, cuja frequência é menor que o suporte mínimo.
As demais caraterísticas estão disposta em ordem decrescente de seus suportes. Para o exemplo acima, obtemos uma série:
D (0.8) -> C (0.7) -> B (0.6) -> E(0.4)
Em seguida, é realizada a construção (crescimento) da árvore FP. Para fazer isso, realizamos a segunda passagem pela amostra de treinamento. Ao mesmo tempo, em cada transação, pegamos apenas as características que ocorrem com frequência organizadas em ordem decrescente de suportes e construímos um caminho em nossa árvore. Assim, o nó com suporte máximo estará na raiz da árvore e o nó com suporte mínimo será sua folha. Ao mesmo tempo, criamos um contador para cada nó. E, na primeira iteração, atribuímos o valor 1 ao contador (ou 1/N, onde N é o tamanho da amostra de treinamento).
Autor: Dmitriy Gizlyk