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Considere uma pequena amostra das compras realizadas em um supermercado descritas na tabela abaixo. Cada transação representa uma compra. A coluna ID da tabela abaixo contém os identificadores de uma transação e a coluna Itens contém os produtos do supermercado que foram comprados na transação.
| ID | Itens |
|---|---|
| 1 | chá, pão |
| 2 | café, chá, ovo, pão |
| 3 | café, ovo, pão, queijo |
| 4 | café, chá, leite, ovo, pão, queijo |
| 5 | café, chá, ovo, pão |
| 6 | café, chá, ovo, pão |
| 7 | chá, ovo, pão, queijo |
Analise as sentenças a seguir sobre regras de associação:
I. Para qualquer conjunto de dados, é computacionalmente viável gerar todas as regras de associação, e calcular suporte e confiança das mesmas pelo método de força bruta.
II. Considerando o suporte mínimo de 0.6 e a confiança mínima de 1, a regra de associação “Quem compra café e chá, então está propenso a comprar pão” é frequente, pois satisfaz tanto suporte quanto confiança mínima.
III. A confiança da regra de associação “Quem compra café e leite, então está propenso a comprar pão” é 1.
IV. Apriori é um algoritmo de mineração de dados capaz de definir os itens frequentes em um conjunto de dados.
Assinale a alternativa que contém APENAS as sentenças CORRETAS.