支援度是什麼意思

支援度（Support）是資料探勘和機器學習中的一個概念，特別是在關聯規則學習（association rule learning）中，用來評估一條規則的強度或可靠性。支援度用來表示在某個資料集中，規則的左邊（antecedent）或右邊（consequent）發生的頻率。

例如，在零售資料集中，我們可能有一條規則：

如果 {購買餅乾} → {購買牛奶}

這裡，{購買餅乾} 是規則的左邊，而 {購買牛奶} 是規則的右邊。支援度用來衡量在資料集中，有多少交易同時包含了 {購買餅乾} 和 {購買牛奶}。

支援度的計算公式如下：

支援度（{購買餅乾} 且 {購買牛奶}） = 同時包含 {購買餅乾} 和 {購買牛奶}的交易數 / 總交易數

支援度越高，表示規則發生的頻率越高，也就是說，購買餅乾和購買牛奶同時發生的頻率越高。在關聯規則學習中，支援度通常用來篩選出最常見的項目組合，這些組合可以用來構建規則。