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Veuillez expliquer ce qu'est "l'extraction de règles d'association"
gpt
L'apprentissage de règles d'association est une méthode d'apprentissage automatique basée sur des règles pour découvrir des relations intéressantes entre des variables dans de grandes bases de données. Il est destiné à identifier les règles fortes découvertes dans les bases de données en utilisant certaines mesures d'intérêt. Dans toute transaction donnée avec une variété d'éléments, les règles d'association sont destinées à découvrir les règles qui déterminent comment ou pourquoi certains éléments sont connectés.
Sur la base du concept de règles fortes, Rakesh Agrawal, Tomasz Imieliński et Arun Swami ont introduit des règles d'association pour découvrir les régularités entre les produits dans les données de transaction à grande échelle enregistrées par les systèmes de point de vente (POS) dans les supermarchés. Par exemple, la règle



{

o
n
je
o
n
s
,
p
o
t
un
t
o
e
s

}
⇒
{

b
tu
r
g
e
r

}


{\displaystyle \{\mathrm {oignons, pommes de terre} \}\Rightarrow \{\mathrm {hamburger} \}}

 trouvé dans les données de vente d'un supermarché indiquerait que si un client achète des oignons et des pommes de terre ensemble, il est susceptible d'acheter également de la viande pour hamburger. Ces informations peuvent être utilisées comme base pour des décisions concernant des activités de marketing telles que, par exemple, des prix promotionnels ou des placements de produits.
En plus de l'exemple ci-dessus tiré de l'analyse du panier de la ménagère, les règles d'association sont utilisées aujourd'hui dans de nombreux domaines d'application, notamment l'exploration de l'utilisation du Web, la détection d'intrusion, la production continue et la bioinformatique. Contrairement à l'exploration de séquences, l'apprentissage des règles d'association ne tient généralement pas compte de l'ordre des éléments, ni au sein d'une transaction ni entre les transactions.
L'algorithme de règle d'association lui-même se compose de divers paramètres qui peuvent rendre l'exécution difficile pour ceux qui n'ont pas une certaine expertise en exploration de données, avec de nombreuses règles difficiles à comprendre.