Aprendizaje con Reglas de Asociación | Algoritmo Apriori

[@mabelarroyoadeba2632]

Me alegra haber encontrado tu canal. No dejes de publicar!!

[@jacobavilacamacho7644]

Hola, Muchas gracias. Seguiremos publicando. Saludos

[@jheissonchero5845]

Excelente video...Recomendado!!!! Continúa con más videos así. Eres un crack

[@jacobavilacamacho7644]

Muchas gracias!!! Saludos

[@mejia414]

gracias amigo excelente explicacion

[@jacobavilacamacho7644]

Hola Gonzalo, muchas gracias. Saludos

[@msf021]

Gracias por compartir tú conocimiento, sigue así, EXITOS !!!!!!!

[@jacobavilacamacho7644]

Muchas gracias Manuel, Saludos

[@profeeunice8952]

muyyy bien me sirvio para una tareas que me pusieron en la universidad

[@jacobavilacamacho7644]

Excelente, que bueno que te sirvió. Saludos

[@helion054]

Excelente canal que mal que tiene pocos subscriptores tiene vídeos bastante buenos

[@jacobavilacamacho7644]

Si, no tiene mucho que lo inicié, pero espero poco a poco llegar a más suscriptores. Muchas gracias por tu comentario. Saludos!!!

[@ivananaluisa6600]

BUen día.... Alguien me ayuda estoy siguiendo los pasos pero en from apyori import inspect, me sale este mensaje "NOTE: If your import is failing due to a missing package, you can manually install dependencies using either !pip or !apt. To view examples of installing some common dependencies, click the "Open Examples" button below."

[@jacobavilacamacho7644]

Hola, Descarga la clase apyori que es la que uso en el modelo, esta es la liga: drive.google.com/file/d/1RUp6ApfbD-Z5XnQjWEuW7iR9fV5zHrIW/view?usp=sharing Colocas el archivo en la misma carpeta de tu archivo apriori

[@ManoloTiburcio]

Muchas gracias profesor! excelente video

[@jacobavilacamacho7644]

Muchas gracias Manuel, Saludos

[@tomasscopelliti9362]

Hola, buenas tardes. Estoy teniendo un error al importar: from apyori import apriori. El error que me muestra es ModuleNotFoundError: No module named 'apyori'. Ya lo instale con el pip install, pero sigo teniendo el error.

[@jacobavilacamacho7644]

Hola, Es una clase a parte, descárgala de este enlace y la colocas en la misma carpeta del script principal. drive.google.com/drive/folders/1kMpz5MAIJIzyG8YIQPNF9D3cbtkEsYvB?usp=sharing

[@darkstyllv9251]

@@jacobavilacamacho7644 muchas gracias por tu respuesta. Hoy lo intento!! * misma persona diferente usuario 😆

[@cMonsalveAdm]

Prof. en la tabla final, como podria interpretarse el resultado de Soporte? Yo diria que el porcentaje de clientes que compraron los productos del Grupo1 y tambien del Grupo 2 con respecto al gran total, seria correcto?

[@jacobavilacamacho7644]

Es correcto, eso es el soporte entre los dos grupos en cuestión

[@cMonsalveAdm]

Gracias Prof. Alguna vez vi un tutorial sobre el indice de jaccard en RStudio y el output fue una tabla que mostraba un porcentaje de similitud entre dos productos por ej: Prod1 Prod2 Prod3 Prod1 1 24 31 Prod2 24 1 70 Prod3 31 70 1 En la practica ambas tecnicas: la de jaccard y esta de reglas de asociacion en python servirian para lo mismo?

[@jacobavilacamacho7644]

Si, para obtener los productos o temas que están relacionados entre sí o asociados por alguna operación. Cómo en el caso de las transacciones por ventas

[@paucris1604]

Hola, gran video, he intentado utilizarlo y lastimosamente no corre en mi base, no estoy segura de por qué, los errores en ese sentido son los siguientes: /content/apyori.py in (.0) , /content/apyori.py in create_next_candidates(prev_candidates, length), /content/apyori.py in gen_support_records(transaction_manager, min_support, **kwargs), /content/apyori.py in apriori(transactions, **kwargs) podrías ayudarme? :(

[@jacobavilacamacho7644]

Hola, claro que si. Al parecer es la llamada al método create_next_candidates desde los métodos que lo invocan y en el script principal al llamar a apriori(), el arreglo o lista que envías, parece no estar correcto. Tendríamos que ver en tu vista de variables como esta conformado al ser enviado en la invocación de apriori(). te dejo un enlace a la carpeta con los 3 archivos para que compares con los tuyos, así podría ser más fácil encontrar el error drive.google.com/drive/folders/1kMpz5MAIJIzyG8YIQPNF9D3cbtkEsYvB?usp=sharing

[@paucris1604]

@@jacobavilacamacho7644 Estimado he revisado la diferencia que constato es que hay 'None' en lugar de 'nan' que es el caso de al correr tu algoritmo, crees que eso podría serlo? y en cuyo caso como solucionarlo, soy nueva en python y no comprendo bien la diferencia. Gracias de antemano.

[@jacobavilacamacho7644]

@@paucris1604 Hola, si, yo creo que puede ser por ahí. El nan significa que no es un número el valor de la celda (nan = not a number). Intenta algo, abre el archivo CSV con excel y luego lo guardas como ... seleccionas CSV separado por comas. Para ver si el formato, la versión y la configuración de excel, ajustan los registros vacíos

[@paucris1604]

@@jacobavilacamacho7644 El tema es que estoy consumiendo un servicio directo de Json pasando luego a panda. Necesito que salga todo automatizado, sin generar archivos extras.

[@jacobavilacamacho7644]

@@paucris1604 Ahhh, ya veo, entonces al conformar el JSON o ya una vez conformado reemplaza los atributos vacíos por valores con comillas cerradas "" o con null o con NaN para que los puedas reconocer con el algoritmo apyori. Habría que hacer las pruebas con las opciones, pero el chiste es que todos los elementos JSON de una arreglo contengan los mismos atributos, aunque para algunos no se tengan valores, asignarles un valor vacío o nulo o NaN

[@carlosjose-om3qr]

Es la misma teoría y ejemplo del curso de udemy de machine learning del profesor Juan Gabriel.

[@jacobavilacamacho7644]

Hola, pues yo me basé en el curso: "Machine Learning A-Z Python & R in Data Science" de Kirill Eremenko, justamente de Udemy, no conozco el que mencionas. Saludos

[@ezequieldjemdjemian7063]

Esto tiene un grave error, y es que las celdas vacias las lee como si fuese un item ('nan' o ''). Fijate que no es lo mismo ('light cream', ) que ('light cream'). El primer ejemplo, el p2 esta compuesto por 'light cream' y una celda vacia, mientras que el segundo solo esta compuesto por 'light cream'.

[@jacobavilacamacho7644]

Hola Ezequiel, gracias por la observación, lo voy a revisar. En todo caso se pueden sustituir los nan por celda vacía

[@ezequieldjemdjemian7063]

@@jacobavilacamacho7644 hola! Intente pero no pude conseguirlo. Avísame, por favor, si logras resolverlo

[@jacobavilacamacho7644]

@@ezequieldjemdjemian7063 Si, te aviso en un par de días máximo

[@maximilianohormazabal2369]

Es lo mismo que el curso de Udemy de Machine Learning, quien le copió a quien :o

[@jacobavilacamacho7644]

Si, me apoye con esas imágenes y estoy por actualizarlas