あるスーパーが、1,000件の購買データにデータマイニングを行った。パンを含む購買は200件、牛乳を含む購買は250件、パンと牛乳の両方を含む購買は100件であった。ルール「パンを買う客は牛乳も買う」の支持度、確信度、リフト値の組み合わせとして、最も適切なものを1つ選べ。
1つ選んでください
正解と解説を見る
解説
正解A
ポイント
リフト値は、確信度が全体での結論の割合の何倍かを表します。1を上回ると、条件があるときに結論が起こりやすいと読めます。
選択肢ごとの解説
- A
適切 ◯ 正解
支持度は両方を含む購買の割合で100÷1,000＝10%です。確信度はパンを含む購買のうち牛乳も含む割合で100÷200＝50%です。リフト値は確信度を牛乳の割合で割り、50%÷25%＝2.0です。
- B
不適切
40%は100÷250で、牛乳を含む購買のうちパンも含む割合です。これは逆向きのルール「牛乳を買う客はパンも買う」の確信度にあたります。
- C
不適切
20%は200÷1,000で、パンを含む購買の割合です。ルールの支持度は、条件（パン）と結論（牛乳）の両方を含む購買の割合で数えます。
- D
不適切
0.5は25%÷50%で、割り算が逆です。リフト値は、条件があるときの結論の割合（確信度）が、全体での結論の割合の何倍かを表します。
試験での狙われ方
データマイニングは、大量のデータから人が想定していなかった規則やパターンを見つける技術として、購買データの分析などの例とともに問われます。
関連用語
参考
- G検定 試験出題範囲（シラバス2024）第1.4版 （技術分野 項目4 知識表現とエキスパートシステム） 2026年10月31日閲覧
- Rakesh Agrawal, Tomasz Imieliński, Arun Swami, Mining association rules between sets of items in large databases, Proceedings of ACM SIGMOD 1993 2026年10月31日閲覧