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KNIME_​ejRegAsoc

Generating artificial association rules into existing shopping baskets

This workflows takes an existing set of shopping baskets. These baskets are provided via a basket ID + each of the product ID.
First, the support of apple, chips and gummi bears is increased, to get a sufficient support for our rule.
Next, the rule is inserted by increasing the confident of the rule. This is realized by inserting gummi bears into baskets where apple and chips are already found.
Finally the new rules are validated in the Association Rule Learner node.

URL: Description of the modular data generation plugin https://www.knime.org/the-new-iris-data-modular-data-generators
URL: Paper about the data generation plugin https://www.uni-konstanz.de/mmsp/pubsys/publishedFiles/AdBe10.pdf

JUEGO DE GOLF
OBJETIVO DE LA ACTIVIDAD:Generar Reglas de Asociación a partir del análisis del conjunto de datos que almacena la decisión si existen las condiciones para ir a jugar al golf.

FLTRAR VALORES DE INTERÉS

ORDENAR REGLAS

DISCRETIZAR Y CREAR COLECCIONES

CREACION DE REGLAS
Reetiquetar Templado_Temp
Rule Engine
Eliminar del antecedente JuegaGolf_No
Row Filter
Concatenarresultados
Concatenate
Reetiquetar Alta_Humedad
Rule Engine
Python Script
Reetiquetar Frio_Temp
Rule Engine
Eliminar del antecedente JuegaGolf_Si
Row Filter
One to Many
Reetiquetar Normal_Humedad
Rule Engine
Carga de datos: archDatosJuegaGolf.xlsxFormato datos (JuegaGolf Panorama Temp Humedad Viento)
Excel Reader
Reetiquetar Si_JuegaGolf
Rule Engine
Reetiquetar Si_Viento
Rule Engine
Pasar viento de Booleanoa número
Rule Engine
Reetiquetar No_JuegaGolf
Rule Engine
Reetiquetar No_Viento
Rule Engine
Reetiquetar Nublado_Panorama
Rule Engine
Cada transacción sevuelve una colección
Columns to Collection
Reetiquetar Lluvioso_Panorama
Rule Engine
Min. support = 0.143Min rule confidence = 0.8Max. Items = 5
Association Rule Learner
Reetiquetar Caliente_Temp
Rule Engine
Reetiquetar Soleado_Panorama
Rule Engine
Ordenar reglas
Sorter

Nodes

Extensions

Links