Lift

O cálculo de Lift no algoritmo Apriori é uma medida que indica se a presença de um item (ou conjunto de itens) A está correlacionada com a presença de outro item (ou conjunto de itens) B, considerando o suporte. Especificamente, o Lift mede o quanto a confiança de uma regra de associação (A B) difere da confiança esperada se A e B fossem independentes.

A fórmula geral para o cálculo de Lift é:

Onde:

• Lift(A B): O valor de Lift para a regra A B.
• Confiança(A B): A confiança da regra A B, que já calculamos anteriormente.
• Suporte(B): O suporte do item (ou conjunto de itens) B.

A interpretação do Lift é a seguinte:

• Lift = 1: A regra A B não é melhor do que a aleatoriedade. A presença de A e B é independente.
• Lift > 1: A presença de A e B é positivamente correlacionada. Isso significa que a regra A B é útil e sugere uma associação positiva entre A e B.
• Lift < 1: A presença de A e B é negativamente correlacionada. Isso significa que a regra A B é menos útil e sugere uma associação negativa entre A e B.

Vamos calcular o Lift para a regra (Leite, Pão) (Frutas) com base no exemplo anterior:

• Confiança(Leite, Pão Frutas) = 0.4 / 0.6 = 0.6667 (aproximadamente)
• Suporte(Frutas) = 3/5 = 0.6

Lift(Leite, Pão Frutas) = 0.6667 / 0.6 = 1.1111 (aproximadamente)

O Lift para a regra (Leite, Pão) (Frutas) é aproximadamente 1.1111. Isso indica que a presença de Leite e Pão está ligeiramente correlacionada com a presença de Frutas, sugerindo uma associação positiva. Note que um Lift de 1.0 seria o valor mínimo para que a associação seja considerada útil.

Continuando com os cálculos, você pode calcular o Lift para outras regras de associação em seu conjunto de dados para avaliar a força das associações entre diferentes itens ou conjuntos de itens.