연관분석 · 개념 그림 + 기출문제 통합 학습 HTML

CONCEPT 01

장바구니 분석 — 지지도·신뢰도·향상도

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지지도(Support)전체 거래 중 A와 B가 동시에 포함된 거래의 비율 — P(A∩B)

신뢰도(Confidence)A를 포함한 거래 중 B도 포함된 비율 — P(B|A)

향상도(Lift)A를 샀을 때 B를 살 확률이 원래보다 얼마나 증가했는지 — P(B|A)/P(B)

연관규칙은 "A → B (If A then B)" 형태 — (아메리카노를 마시는 손님 중 10%가 브라우니를 먹는다)처럼 장바구니(Market Basket Analysis) 거래 데이터에서 함께 구매되는 품목 패턴을 찾는다.

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QUESTION 01

지지도의 정의

31회 기출

관련 문제

연관성 분석에서 특정 규칙의 중요도를 평가하기 위해 사용하는 측도(criterion) 중, 아래 설명에 해당하는 것으로 가장 적절한 것은?

데이터 전체에서 항목 A와 항목 B가 동시에 발생하는 빈도를 데이터 전체 건수로 나누어 계산한 값

① 지지도

② 신뢰도

③ 향상도

④ 민감도

정답 ①

지지도는 전체 데이터에서 특정 항목 집합이 동시에 발생하는 빈도를 나타내는 값으로, 데이터 전체 건수 대비 발생 빈도로 계산된다. 신뢰도는 조건부 확률을 의미하며, 향상도는 규칙의 유용성을 측정하는 비율이다. 민감도는 주로 분류 문제에서 사용되는 평가 지표이다.

핵심 암기 · 지지도 = P(A∩B) / 신뢰도 = P(B|A) / 향상도 = P(B|A)÷P(B)

CONCEPT 02

향상도 계산 실전

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물품	거래건수
{A}	100
{B, C}	100
{C}	100
{A, B, C, D}	50
{B, D}	200
{A, B, D}	250
{A, C}	200

향상도(Lift) = P(B|A) / P(B) — A를 구매했을 때 B를 구매할 확률이, 전체에서 B를 구매할 확률(P(B))에 비해 얼마나 증가했는지를 보여준다.

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QUESTION 02

연관 규칙 A→B의 향상도 계산

31회 기출

관련 문제

아래의 거래 데이터를 바탕으로 연관 규칙 A→B의 향상도를 계산하시오.

{A}:100 · {B,C}:100 · {C}:100 · {A,B,C,D}:50 · {B,D}:200 · {A,B,D}:250 · {A,C}:200

① 33%

② 50%

③ 83%

④ 93%

정답 ③

향상도는 특정 항목(A)을 구매했을 때 다른 항목(B)을 구매할 확률이 얼마나 증가했는지를 나타내는 지표이다. 향상도는 P(B|A) / P(B)로 계산하며, 문제에서 P(B|A)는 A를 구매했을 때 B를 구매할 확률, P(B)는 전체 데이터에서 B를 구매할 확률을 나타낸다. 따라서 정답은 약 83%가 된다.

핵심 암기 · 향상도 계산 전 "A 포함 거래"와 "B 포함 거래"를 먼저 분모·분자로 정리

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