ベイズ的関連ルール

ベイズ的関連ルールは、ルールに対する事前確率分布を配置し、データを与えられた事後確率によってルールをスコアリングすることで、古典的な関連ルールマイニングを拡張する。生のサポート数と信頼度数に対する閾値処理の代わりに、このベイズ的枠組みは、複雑さを自然に罰し、多重比較を補正し、トランザクションデータまたはカテゴリカルデータセット全体で確率的なルールの強さを校正する。