サポート値とは、アソシエーション分析において特定のアイテムやルールが全データの中でどれだけの割合で出現するかを示す指標です。データの全体像を把握し、頻出するパターンを見つけ出すために欠かせない基本的な尺度となります。
サポート値とは
一言でいうと、全データの中で特定のアイテムの組み合わせがどれだけの割合で含まれているかを示す出現頻度の尺度です。
詳しく解説
サポート値は、トランザクションデータなどにおいて、ある商品群が一緒に買われた割合などを数値化するアソシエーション分析の代表的な指標です。計算式は「条件に含まれるアイテムをすべて含むトランザクション数 ÷ 全トランザクション数」となります。この値が高いほど、データ全体の中でその組み合わせが頻繁に登場することを意味します。機械学習やデータマイニングの前段階として、意味のあるルールを絞り込むための足がかりとして広く利用されています。
具体例・使われ方
例えば、スーパーの購買履歴データを用いた分析を想定します。全10,000件のレシートのうち、ビールとオムツが同時に購入されているレシートが500件あった場合、ビールとオムツの組み合わせのサポート値は500 ÷ 10,000 = 0.05（5%）となります。
似た用語との違い
アソシエーション分析でよく使われる「信頼度」や「リフト値」と混同されやすいです。サポート値が「データ全体における出現割合」を示すのに対し、信頼度は「ある条件が満たされたときに別の事象が起きる確率」を示し、リフト値は「偶然起きた場合と比べてどれだけ関連性が強いか」を示します。
注意点
サポート値だけを基準にして分析を行うと、全体件数が多いありふれた組み合わせばかりが抽出されてしまい、本当に価値のある意外なルールを見落とす危険性があります。そのため、信頼度やリフト値といった他の指標と組み合わせて評価することが重要です。