最小支持度與最小信賴度是什麼

最小支持度（Minimum Support）和最小信賴度（Minimum Confidence）是兩種在信息檢索和機器學習中常用的參數，用於決定文檔或預測的優先權或信任度。

• 最小支持度（Minimum Support）：在頻繁模式挖掘和關聯規則學習等數據挖掘任務中，一個模式或關聯規則的支持度小於最小支持度時，就被視為無用的或次要的。這是基於這樣的原理：如果一個模式在一個數據集中出現的頻率太低，那麼它可能就不具備足夠的可信度。最小支持度通常用於過濾掉那些過於罕見或無關的模式。
• 最小信賴度（Minimum Confidence）：在決策樹和隨機森林等機器學習算法中，一個預測的信賴度低於最小信賴度時，就會被視為無效的預測。這是基於這樣的原理：如果一個預測的結果過於隨意或不確定，那麼它可能就不具備足夠的參考價值。最小信賴度通常用於過濾掉那些過於隨意的預測。

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