Apriori ノードは、データ内の関連ルールを検出します。

関連ルールは、以下の形式のステートメントです。

if  antecedent(s)  then  consequent(s)

例えば、顧客がひげを剃った後に剃刀を購入した場合、その顧客は 80% の信頼性でシェービング・クリームを購入することになります。 Apriori は、データからルール・セットを抽出し、最高の情報コンテンツを持つルールを引き出します。 Apriori ノードは、データ内の関連ルールも検出します。 Apriori は、ルールを選択するための 5 つの異なる方法を提供し、大規模なデータ・セットを効率的に処理するための高度な索引付け方式を使用します。

要件。 Apriori ルール・セットを作成するには、1 つ以上の Input フィールドと 1 つ以上の Target フィールドが必要です。 入力フィールドと出力フィールド ( Input、 Target、または Bothの役割を持つフィールド) は、シンボル値でなければなりません。 ロール None を持つフィールドは無視されます。 ノードの実行前に、フィールド・タイプを完全にインスタンス化する必要があります データはテーブル形式またはトランザクション形式が可能です。

利点 大きな問題のために、 Apriori は通常より高速でトレーニングされます。 また、保持可能なルール数には任意の制限がなく、最大 32 の前提条件を持つルールを処理することもできます。 Apriori には 5 つの異なるトレーニング方法が用意されています。これにより、データ・マイニング・メソッドですぐに問題により柔軟に対応