在关联规则挖掘定义中，不考虑的规则指标是什么？
A: 支持度
B: 支持度计数
C: 置信度
D: 提升度
A: 支持度
B: 支持度计数
C: 置信度
D: 提升度
D
举一反三
- 一个关联规则,如果它满足最小()的要求,那么我们就称之为强关联规则。 A: 置信度和提升度 B: 置信度和支持度 C: 支持度和提升度 D: 支持度或置信度
- 关联规则中支持度与置信度是成正比的，支持度越大置信度越大。
- 关联规则法的数据挖掘目的就是从源数据库中挖掘满足（）和（）的关联规则。（ ） A: 最小支持度，最大可行度 B: 最大支持度，最小可行度 C: 最大支持度，最大可信度 D: 最小支持度，最小可信度
- 关联规则的兴趣度度量指标是（ ）。 A: 支持度 B: 置信度 C: 关联度 D: A与B
- 进行关联规则挖掘时，需要（） A: 置信度和支持度都越高越好 B: 置信度越高越好，支持度越低越好 C: 置信度和支持度都越低越好 D: 置信度越低越好，支持度越高越好
内容
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关联规则使用的主要指标有( )。 A: 置信度(confidence) B: 支持度 (support) C: 提升度(lift) D: 精确度(precision)
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关联规则使用的主要指标有( )。 A: 置信度(confidence) B: 支持度 (support) C: 提升度(lift) D: 精确度(precision)
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关联规则使用的主要指标有( )。 A: 置信度(confidence) B: 支持度 (support) C: 提升度(lift) D: 精确度(precision)
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关联规则的评价度量主要有（ ） A: 频繁度； B: 饱和度； C: 置信度； D: 支持度；
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支持度是衡量关联规则重要性的一个指标，置信度是对关联规则的准确度的衡量。