===== Typové úlohy hledání výjimek a odlišností =====


[[lm_guha_di_typy_uloh|Typové úlohy]] lze v některých případech chápat jako hledání zajímavých výjimek a odlišností. Dále jsou tyto možnosti stručně naznačeny. Poznamenejme, že úlohy týkající se hledání vhodných podmatic lze chápat jako  úlohy [[https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/widm.1144|subgroup discovery]]. Podobně, dále uvedené úlohy týkající se asociačních pravidel a výjimek patří do oblasti [[https://research.monash.edu/en/publications/exception-rules-in-association-rule-mining|exception rules mining]], viz též informace uvedené [[http://what-when-how.com/information-science-and-technology/exception-rules-in-data-mining/|zde]].  

Typové úlohy hledání výjimek a odlišností se týkají 
  * [[lm_guha_di_typy_uloh_vyjimky#Histogramy|histogramů]], mohou být řešeny procedurou [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_4ft_proc|CF-Miner]] nebo [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_sdcf_proc|SDCF-Miner]] 
  * [[lm_guha_di_typy_uloh_vyjimky#Asociační pravidla|asociačních pravidel]], mohou být řešeny procedurou [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_4ft_proc|4ft-Miner]] nebo [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_sd4ft_proc|SD4ft-Miner]] 
  * [[lm_guha_di_typy_uloh_vyjimky#Kontingenční tabulky|kontingenčních tabulek]], mohou být řešeny procedurou [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_kl_proc|KL-Miner]] nebo [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_sdkl_proc|SDKL-Miner]]. 

===== Histogramy =====
Pro histogramy jsou popsány následující typové úlohy na hledání výjimek a odlišností:  

  - [[lm_guha_di_typy_uloh_vyjimky#Jiný tvar histogramu na podmatici|jiný tvar histogramu na podmatici]] - CF-Miner  
  - [[lm_guha_di_typy_uloh_vyjimky#Jiný tvar histogramu na podmatici podmatice|jiný tvar histogramu na podmatici podmatice]]  - CF-Miner 
  - [[lm_guha_di_typy_uloh_vyjimky#Velká vzdálenost histogramů na podmatici a matici|velká vzdálenost histogramů na podmatici a matici]] - CF-Miner
  - [[lm_guha_di_typy_uloh_vyjimky#Velká vzdálenost daného histogramu na podmatici podmatice|velká vzdálenost daného histogramu na podmatici podmatice]] - \\ CF-Miner
  - [[lm_guha_di_typy_uloh_vyjimky#Různé tvary histogramu atributu A pro různé kategorie atributu B|různé tvary histogramu atributu A pro různé kategorie atributu B]] - SDCF-Miner
  - [[lm_guha_di_typy_uloh_vyjimky#Velká vzdálenost histogramů atributu A pro různé kategorie atributu B|velká vzdálenost histogramů atributu A pro různé kategorie atributu B]] - SDCF-Miner  
  - [[lm_guha_di_typy_uloh_vyjimky#Výjimky týkající se histogramů pro podíl podmínky na kategoriích|výjimky týkající se histogramů pro podíl podmínky na kategoriích]]  - SDCF-Miner. 


==== Jiný tvar histogramu na podmatici ====

Úlohy tohoto typu lze charakterizovat takto: 

  * Vyjdeme z tvaru histogramu na celé matici dat M. 
  * Určíme tvar histogramu který chápeme jako zajímavou odlišnost k tvaru histogramu na celé matici.  
  * Vyjádříme tento tvar pomocí [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_cf_kvantifikator|CF-kvantifikátoru]].  
  * Definujeme množinu [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_cf_proc#mnozina_relevantnich_cf-vyrazu|COND]] relevantních χ jako množinu podmínek pro proceduru [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_cf_proc|CF-Miner]].  
  * Pomocí procedury CF-Miner s případnými korekcemi parametrů najdeme všechny relevantní podmatice M/χ. 

Dále jsou uvedeny čtyři příklady ukazující možnosti hledání odlišností k tvaru histogramu na celé matici dat. Všechny příklady jsou již prezentovány jako příklady aplikací procedury CF-Miner. První dva příklady se týkají histogramu atributu [[lm_guha_di_hotel_pobyt_zacatek#atribut_pdentydne|PDenTydne]] matice dat [[lm_guha_di_hotel_prehled_skupin|Hotel]]. Histogram ukazuje procentuální podíl hostů přijíždějících do hotelu v jednotlivých dnech týdne, je uveden na následujícím obrázku.  
{{ :hotel_pdentydne_procenta.png?300 |}}

První příklad se týká situace, kdy za zajímavou odlišnost od celé matice Hotel pokládáme podmatici  
 Hotel/χ na níž jeden sloupec tohoto histogramu významně převyšuje ostatní sloupce. Taková situace je naznačena v levé části následujícího obrázku. Příslušné aplikace procedury CF-Miner jsou popsány [[https://lispminer.vse.cz/wiki/doku.php?id=lmdemo:hotel2015:task:cf|zde]], [[lm_guha_di_hist_max_prikl|zde]] a [[lm_guha_di_typul_cf#Data Hotel - jedna kategorie výrazně převažuje|zde]], obecný postup je [[lm_guha_di_hist_max_obecne|zde]]. 

Druhý příklad se týká situace, kdy za zajímavou odlišnost od celé matice Hotel pokládáme pokládáme podmatici 
Hotel/χ na níž mají všechny sloupce tohoto histogramu přibližně stejnou výšku. Taková situace je naznačena v pravé části následujícího obrázku. Příslušné aplikace procedury CF-Miner jsou popsány 
[[lm_guha_di_hist_mami_priklad|zde]]  a [[lm_guha_di_typul_cf#Data Hotel - kategorie přibližně stejné frekvence|zde]], obecný postup je [[lm_guha_di_hist_mami_obecne|zde]]. 

{{ :hotel_pdentydne_procenta_odlisnosti.png?600 |}}

Další dva příklady se týkají histogramu atributu [[lm_guha_di_hotel_dotaznik#Atribut DHodnoceni|DHodnoceni]] matice dat [[lm_guha_di_hotel_prehled_skupin|Hotel]]. Histogram ukazuje procentuální podíl jednotlivých kategorií hodnocení, je uveden na následujícím obrázku (součet podílů je 101 díky zaokrouhlovací chybě).  
{{ :hotel_dhodnoceni_procenta.png?300 |}}

Třetí příklad se týká situace, kdy za zajímavou odlišnost od celé matice Hotel pokládáme podmatici  
 Hotel/χ na níž je tento histogram rostoucí. Taková situace je naznačena v levé části následujícího obrázku. Příslušné aplikace procedury CF-Miner jsou popsány příklady jsou [[lm_guha_di_hist_roste_priklad|zde]] a  [[lm_guha_di_typul_cf#Data Hotel - histogram roste|zde]], obecný postup je [[lm_guha_di_hist_roste_obecne|zde]]. 
{{ :hotel_dhodnoceni_odlisnosti.png?600 |}}
Čtvrtý příklad se týká situace, kdy za zajímavou odlišnost od celé matice Hotel pokládáme pokládáme podmatici 
Hotel/χ na níž je tento histogram klesající. Taková situace je naznačena v pravé části obrázku. Příslušné aplikace procedury CF-Miner jsou popsány [[lm_guha_di_hist_klesa_priklad|zde]], [[lm_guha_di_hist_klesa_obecne|zde]] a [[lm_guha_di_typul_cf#Data Hotel - histogram klesá|zde]].  

==== Jiný tvar histogramu na podmatici podmatice ====

Úlohy tohoto typu lze charakterizovat takto: 

  * Vyjdeme z tvaru histogramu na celé matici dat M. 
  * Najdeme podmatici M/ω na které má daný histogram zajímavý tvar odlišný od jeho tvaru na celé matici dat. Obvykle se použije procedura CF-Miner, je však možné použít například i [[https://lispminer.vse.cz/wiki/doku.php?id=lmianalysis:fa|frekvenční analýzu kategorií]].   
  * Určíme tvar histogramu který chápeme jako zajímavou odlišnost k tvaru histogramu na podmatici M/ω.
  * Vyjádříme tento tvar pomocí [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_cf_kvantifikator|CF-kvantifikátoru]].  
  * Definujeme množinu [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_cf_proc#mnozina_relevantnich_cf-vyrazu|COND]] relevantních ω∧κ jako množinu podmínek pro proceduru [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_cf_proc|CF-Miner]].  
  * Definice COND - relevantních ω∧κ má dvě části. První část je definicí jednoho booleovského atributu ω. Druhá část je definicí množiny relevantních booleovských atributů κ. 
  * Pomocí procedury CF-Miner s případnými korekcemi parametrů najdeme všechny relevantní podmatice M/ω∧κ. 

Dále je uveden příklad ukazující možnosti hledání podmatic M/ω∧κ na nichž má histogram jiný tvar než na podmatici M/ω. Jedná se o příklad již prezentovaný jako příklad aplikace procedury CF-Miner. Týká se  atributu [[lm_guha_di_accidents#time|Year]] matice dat [[lm_guha_di_accidents|Accidents]]. Histogram v levé části následujícího obrázku se týká celé matice Accidents a ukazuje počty dopravních nehod v letech 2005 až 2015. Vidíme, že až na jednu výjimku počty klesají.   
{{ :accidents_m_a_m_omega.png |}}
Obrázek v pravé části ukazuje, že počty nehod na podmatici Accidents/ω týkající se malých motocyklů v městských oblastech rostou. Platí 
ω =  {{:accidents_omega.png?400|}}. Zajímá nás tedy, zda existuje podmatice Accidents/ω∧κ na které histogram atributu Year klesá v posledních čtyřech letech (tedy tři roky po sobě). Příklad takového histogramu je na následujícím obrázku. 
{{ :accidents_omega_kappa.png?400 |}}
Podrobnosti k příkladu jsou {{ :cf_miner_07_accidents_zadany_tvar_za_subpodminky.pdf |zde}}. 

==== Velká vzdálenost histogramů na podmatici a matici ====

Úlohy tohoto typu lze charakterizovat takto: 

  * Vyjdeme z tvaru histogramu na celé matici dat M. 
  * Určíme minimální vzdálenost histogramu na  M/χ od histogramu na M. 
  * Vyjádříme podmínku na minimální vzdálenost pomocí [[https://lispminer.vse.cz/guhate/lib/exe/fetch.php?media=zadani_pattern_difference_cf_kvantifikatoru.pdf|CF-kvantifikátoru pattern - difference]].  
  * Definujeme množinu [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_cf_proc#mnozina_relevantnich_cf-vyrazu|COND]] relevantních χ jako množinu podmínek pro proceduru [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_cf_proc|CF-Miner]].  
  * Pomocí procedury CF-Miner s případnými korekcemi parametrů najdeme všechny relevantní podmatice M/χ. 

Dále je uveden příklad ukazující možnosti hledání podmatic M/χ takových, že vzdálenost histogramu na M/χ a histogramu na M je velká. Jedná se o příklad již prezentovaný jako příklad aplikace procedury CF-Miner. Týká se histogramu atributu [[lm_guha_di_hotel_dotaznik#Atribut DHodnoceni|DHodnoceni]] matice dat [[lm_guha_di_hotel_prehled_skupin|Hotel]]. Histogram ukazuje procentuální podíl jednotlivých kategorií, je uveden v levé části následujícího  obrázku (součet podílů je 101 díky zaokrouhlovací chybě). Histogram v pravé části obrázku se týká jisté podmatice M/χ. 
{{ :hotel_dhodnoceni_pattern_difference.png? |}}
Vzdálenost těchto histogramů je |29-38| + |48-15| + |24-47| =  65.  Příklad uvedený 
{{:cf_miner_09_hotel_vzdalenost_histogramu_odlisnost.pdf |zde}} se týká situace, kdy hledáme všechny podmatice matice Hotel, pro které platí, že vzdálenost histogramu atributu DHodnocení na podmatici od histogramu tohoto atributu na celé matici dat Hotel je nejméně 50. 

==== Velká vzdálenost daného histogramu na podmatici podmatice ====

Text bude doplněn. 

==== Různé tvary histogramu atributu A pro různé kategorie atributu B ==== 

Úlohy tohoto typu lze charakterizovat takto: 

  * Vyjdeme z atributů A a B takových, že je zajímavé zabývat se odlišnostmi tvaru histogramu atributu A mezi různými kategoriemi atributu B. Příkladem jsou odlišnosti histogramu atributu [[lm_guha_di_hotel_dotaznik#Atribut DHodnoceni|DHodnoceni]] mezi různými státy - kategoriemi atributu [[lm_guha_di_hotel_host_bydliste#atribut_hstat|HStat]] matice dat [[lm_guha_di_hotel_prehled_skupin|Hotel]].  
  * Pomocí vhodných [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_sdcf_kvantifikator|SDCF-kvantifikátorů]] definujeme dva různé tvary histogramu, jeden pro [[https://lispminer.vse.cz/guhate/lib/exe/fetch.php?media=sdcf_jednoduche_frekvencni_kvantifikatory.pdf|Operation mode]] //First set frequencies// a druhý pro Operation mode //Second set frequencies//. Například můžeme definovat, že pro //First set frequencies// histogram roste a že pro //Second set frequencies// histogram klesá. 
  * Množiny ALFA a BETA (viz [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_sdcf_proc#mnozina_relevantnich_sdcf-vyrazu|zde]] a [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_sdcf_proc|zde]]) se zadávají jako množina všech základních booleovských atributů B(b), kde b je kategorie atributu B. To znamená, že se použije atribut B s nastavením koeficientů //subset 1-1//. Je možno použít i jedno nebo dvě nastavení //One category//. Pokud se toto nastavení použije pro ALFA i BETA, pak musí být obě kategorie různé. 
  * Pokud nepoužijeme parametr CONDITION, pak porovnáváme [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_histogram|histogramy]] A/B(b<sub>1</sub>) a A/B(b<sub>2</sub>), kde pouze b<sub>1</sub> a b<sub>2</sub> jsou různé kategorie atributu B. Pokud parametr  CONDITION použijeme, pak porovnáváme i histogramy  A/χ∧B(b<sub>1</sub>) a A/χ∧B(b<sub>2</sub>), kde χ je jeden z booleovských atributů zadaných parametrem CONDITION. 

Příklad uvedený  {{ :sdcf_miner_01_hotel_klesa_roste.pdf |zde}} se týká odlišností histogramu atributu [[lm_guha_di_hotel_dotaznik#Atribut DHodnoceni|DHodnoceni]] mezi různými státy - kategoriemi atributu [[lm_guha_di_hotel_host_bydliste#atribut_hstat|HStat]] matice dat [[lm_guha_di_hotel_prehled_skupin|Hotel]].    
Jedná se o příklad již prezentovaný jako příklad aplikace procedury SDCF-Miner. Požadujeme, aby pro jeden stát histogram rostl a pro druhý stát aby klesal, je použit parametr CONDITION. V levé části následujícího obrázku je ukázka histogramu   DHodnoceni/χ∧HStat(ČR) který roste, v pravé části je ukázka histogramu               
 DHodnoceni/χ∧HStat(Německo), který klesá. 

{{ :hotel_dhodnoceni_roste_klesa.png |}}


==== Velká vzdálenost histogramů atributu A pro různé kategorie atributu B ==== 

Text bude doplněn, jedná se o aplikaci procedury SDCF-Miner podobnou předchozí ale s jinými SDCF-kvantifikátory. 


==== Výjimky týkající se histogramů pro podíl podmínky na kategoriích ====

Analogické k výše uvedeným možnostem pro histogramy týkající se frekvencí, bude doplněno. 


===== Asociační pravidla =====
Pro asociační pravidla jsou k dispozici následující typové úlohy na hledání výjimek a odlišností:  

  - [[lm_guha_di_typy_uloh_vyjimky#Asociační pravidlo - výjimka z histogramu|asociační pravidlo - výjimka z histogramu]] - 4ft-Miner 
  - [[lm_guha_di_typy_uloh_vyjimky#Výrazná změna hodnoty liftu prodloužením antecedentu|výrazná změna hodnoty liftu prodloužením antecedentu]] - 4ft-Miner 
  - [[lm_guha_di_typy_uloh_vyjimky#Násobná změna konfidence pravidla dodatečnou podmínkou|násobná změna konfidence pravidla dodatečnou podmínkou]] - SD4ft-Miner 
  - [[lm_guha_di_typy_uloh_vyjimky#Různé hodnoty charakteristiky pravidla pro podmatice dané různými kategoriemi  atributu|různé hodnoty charakteristiky pravidla pro podmatice dané různými kategoriemi  atributu ]] - SD4ft-Miner 
  - [[lm_guha_di_typy_uloh_vyjimky#Jiné charakteristiky pravidla na podmatici|jiné charakteristiky pravidla na podmatici]] - 4ft-Miner 
  - [[lm_guha_di_typy_uloh_vyjimky#Jiné charakteristiky pravidla na podmatici podmatice|jiné charakteristiky pravidla na podmatici podmatice]] - 4ft-Miner.  

==== Asociační pravidlo - výjimka z histogramu ==== 

Úlohy tohoto typu lze charakterizovat takto:

   * Vyjdeme z histogramu atributu A. Hledáme pravidla φ → A(a<sub>i</sub>) taková, že jejich konfidence splňuje jednu z podmínek: 
     * je alespoň X-krát nižší, než odpovídá výšce sloupce a<sub>i</sub> v histogramu na celé matici dat M 
     * je alespoň X-krát nižší, než odpovídá výšce sloupce a<sub>i</sub> v histogramu na některé z relevantních podmatic M/✘ 
     * je alespoň X-krát vyšší, než odpovídá výšce sloupce a<sub>i</sub> v histogramu na celé matici dat M 
     * je alespoň X-krát vyšší, než odpovídá výšce sloupce a<sub>i</sub> v histogramu na některé z relevantních podmatic M/✘ 
   * Požadovanou podmínku nastavíme pomocí vhodného  [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_4ft_kvantifikator&do=|4ft-kvantifikátoru frequency-difference]]. 
   * Jako [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_4ft_proc|zadání množiny relevantních antecedentů]] použijeme zadání relevantních φ. 
   * Jako [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_4ft_proc|zadání množiny relevantních sukcedentů]] použijeme atribut B s nastavením koeficientů subset 1-1
   * Jako [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_4ft_proc|zadání množiny relevantních podmínek]] použijeme zadání množiny relevantních ✘.  

Dále jsou uvedeny dva příklady ukazující možnosti hledání asociačních pravidel - výjimek z histogramu. Oba příklady jsou již prezentovány jako příklady aplikací procedury 4ft-Miner. 
{{ :insolvency_asoc_prav_jako_vyjimka.png |}}  
**První příklad** se týká hledání asociačních pravidel φ → A(a<sub>i</sub>) takových, že jejich konfidence je alespoň čtyřikrát nižší, než odpovídá výšce sloupce a<sub>i</sub> v histogramu na celé matici dat. Taková situace je naznačena v levé části předcházejícího obrázku, podrobnosti jsou k dispozici  [[lm_guha_di_typul_4ft#data_insolvency_-_konfidence_nizsi_nez_odpovida_sloupci_histogramu_na_cele_matici_dat|zde]].

**Druhý příklad** se týká hledání asociačních pravidel φ → A(a<sub>i</sub>) takových, že jejich konfidence je alespoň je alespoň dvakrát vyšší, než odpovídá výšce sloupce a<sub>i</sub> v histogramu na dané podmatici dat. Taková situace je naznačena v pravé části předcházejícího obrázkupodrobnosti jsou k dispozici  [[lm_guha_di_typul_4ft#data_hotel_-_konfidence_vyssi_nez_odpovida_sloupci_histogramu_na_podmatici_dat|zde]]. 




==== Výrazná změna hodnoty liftu prodloužením antecedentu ====

Úlohy tohoto typu lze charakterizovat takto:

  * Najdeme zajímavé pravidlo s liftem výrazně vyšším nebo nižším než je jedna. Jeho antecedent chápeme jako podmínku P. To znamená, že relativní četnost sukcedentu za podmínky P je výrazně vyšší nebo nižší než je relativní četnost sukcedentu v celé matici dat. 
  * Zajímá nás, zda existuje dodatečná podmínka D taková, že pokud platí P i D, pak je relativní četnost téhož sukcedentu  výrazně nižší nebo vyšší než je jeho relativní četnost v celé matici dat. 

Jako příklad  takové úlohy uvádíme úlohu týkající se dat [[lm_guha_di_accidents|Accidents]] 
 a problému: Existuje podmínka P, dodatečná podmínka D a závažnost Z nehody takové, že zároveň platí: 
  * relativní četnost nehod se závažností Z za podmínky P je vyšší než relativní četnost poruch se závažnosti Z mezi všemi nehodami 
  * relativní četnost nehod se závažností Z je za současné platnosti podmínky P i dodatečné podmínky D nižší, než je relativní četnost nehod se závažnosti Z mezi všemi nehodami? 

Ukázka řešení takové úlohy je uvedena [[lm_guha_di_typul_4ft#vyrazna_zmena_liftu_prodlouzenim_antecedentu|zde]].  

==== Násobná změna konfidence pravidla dodatečnou podmínkou ====

Úlohy tohoto typu lze charakterizovat takto:

  * Je dán booleovský atribut ψ pro jehož relativní četnost je za dané podmínky φ příliš nízká nebo příliš vysoká. 
  * Zajímá nás, za jakých dodatečných podmínek ω se relativní četnost atributu φ násobně zvýší nebo násobně sníží. 
  * To znamená, že hledáme dvojici asociačních pravidel φ ≈ ψ a φ ∧ ω ≈ ψ takových, že konfidence asociačního pravidla φ ∧ ω ≈ ψ je násobně vyšší nebo nižší, než je konfidence pravidla  φ ≈ ψ. 

Takové úlohy lze řešit pomocí procedury [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_sd4ft_proc|SD4ft-Miner]]. Uvedenou úlohu převedeme na úlohu hledání dvojice podmíněných asociačních pravidel //True// ≈ ψ/φ a //True// ≈ ψ/φ∧ω takových, že konfidence podmíněného asociačního pravidla //True// ≈ ψ/φ∧ω je násobně vyšší nebo nižší, než je konfidence podmíněného asociačního pravidla  //True// ≈ ψ/φ. //True// značí [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_bool|identicky pravdivý booleovský atribut]].


Dále jsou uvedeny dva příklady ukazující možnosti hledání dvojic podmíněných asociačních pravidel \\ //True// ≈ ψ/φ a //True// ≈ ψ/φ∧ω takových, že konfidence //True// ≈ ψ/φ∧ω je násobně vyšší nebo nižší, než je konfidence 
//True// ≈ ψ/φ. Oba příklady se týkají dat [[lm_guha_di_hotel_prehled_skupin|Hotel]] a jsou již prezentovány jako příklady aplikací procedury SD4ft-Miner. 

**První příklad** se týká hledání asociačních pravidel 
//True// ≈ ψ/φ∧ω takových, že jejich konfidence nejméně 1,5 krát vyšší, než je konfidence podmíněného asociačního pravidla  //True// ≈ ψ/φ. Podrobnosti o příkladu jsou uvedeny [[lm_guha_di_typul_sd4ft#data_hotel_-_nasobne_zvyseni_konfidence_dodatecnou_podminkou|zde]]. 


**Druhý příklad** se týká hledání asociačních pravidel 
//True// ≈ ψ/φ∧ω takových, že jejich konfidence je rovna maximálně 0,75 konfidence podmíněného asociačního pravidla  //True// ≈ ψ/φ. Podrobnosti o příkladu jsou uvedeny [[lm_guha_di_typul_sd4ft#data_hotel_-_nasobne_snizeni_konfidence_dodatecnou_podminkou|zde]]. 

Oba příklady lze také chápat jako úlohy na [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_ac_pravidlo|akční pravidla]], které ale nejsou řešeny řešena pomocí procedury [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_ac4ft_proc|Ac4ft-Miner]].   


==== Různé hodnoty charakteristiky pravidla pro podmatice dané různými kategoriemi  atributu ====

Úlohy tohoto typu lze charakterizovat takto:

  * Je dán atribut A a zajímá nás, zda se zadaným minimálním způsobem liší charakteristiky podmíněných pravidel φ ≈ ψ/A(a<sub>1</sub>) a φ ≈ ψ/A(a<sub>2</sub>). 
  * Takovou odlišnost asociačních pravidel potom chápeme jako odlišnost podmatic M/A(a<sub>1</sub>) a M/A(a<sub>2</sub>) analyzované matice dat M. 
  * Je možno  řešit úlohu nalezení dvojice nejvíce odlišných podmatic M/A(a) a M/A(a') nebo úlohu nalezení podmatice M/A(a), která se nejvíce liší od dané podmatice M/A(a<sub>0</sub>). 

Takové úlohy lze řešit pomocí procedury [[https://lispminer.vse.cz/guhate/doku.php?id=lm_guha_te_sd4ft_proc|SD4ft-Miner]]. Dále je poukázáno na čtyři úlohy uvedeného typu jejichž řešení je již prezentováno pomocí příkladů aplikací procedury SD4ft-Miner. 

První tři úlohy se týkají atributu [[lm_guha_di_hotel_host_bydliste#atribut_hstat|HStat]] dat [[lm_guha_di_hotel_prehled_skupin|Hotel]]. 

**První úloha ** se týká  hledání dvojic států, pro které je pro některé skupiny hostů rozdíl procentuálních podílů nějaké kombinace výsledků v dotazníku  větší než daná mez. Pro tuto úlohu jsou k dva příklady. První je [[lm_guha_di_sd4ft_conf_rozdil_priklad|popsán v  této wiki]], je k dispozici i [[lm_guha_di_sd4ft_conf_rozdil_obecne|obecný postup pro řešení podobných úloh]]. Druhý příklad je popsán v pdf-souboru dostupném [[lm_guha_di_typul_sd4ft#data_hotel_-_vysoky_rozdil_konfidenci_1|zde]]. Ve druhém příkladu je také ukázáno, že tuto úlohu nelze řešit pomocí procedury 4ft-Miner. 


**Druhá úloha ** se týká  hledání slovanských států, pro které je pro některé skupiny hostů rozdíl procentuálního  podíl nějaké kombinace výsledků v dotazníku od téhož podílu v  německy mluvících státech větší než daná mez. Pro tuto úlohu je k dispozici příklad popsaný v pdf-souboru dostupném [[lm_guha_di_typul_sd4ft#data_hotel_-_vysoky_rozdil_konfidenci_2|zde]]. 


**Třetí úloha ** se týká  hledání dvojic států, pro které je pro některé skupiny hostů podíl procentuálních podílů nějaké kombinace výsledků v dotazníku  větší než daná mez. Pro tuto úlohu je k dispozici [[lm_guha_di_sd4ft_conf_nasobek_priklad|příklad popsaný v  této wiki]] a také [[lm_guha_di_sd4ft_conf_nasobek__obecne|obecný postup pro řešení podobných úloh]]. 

**Čtvrtá úloha ** se týká dat [[lm_guha_di_accidents|Accidents]] a řeší otázku rozdílů mezi muži a ženami co se týče relativní četnosti nehod s různou závažností pro různé kombinace charakteristiky řidiče a okolností nehody. 
Podrobnosti jsou uvedeny [[lm_guha_di_typul_sd4ft#data_accidents_-_vyuziti_pomeru_konfidenci|zde]].  
==== Jiné charakteristiky pravidla na podmatici ==== 

Jedná se o úlohu na podmíněná asociační pravidla. Poznamenejme, že podmíněná asociační pravidla nejsou definována v souvislosti s algoritmem apriori. 
Tato část bude doplněna. Prozatím je k dispozici obecná úloha na podmíněná pravidla, viz [[lm_guha_di_typul_4ft#podminena_asociacni_pravidla|zde]]. 



==== Jiné charakteristiky pravidla na podmatici podmatice ====

Jedná se o úlohu na podmíněná asociační pravidla s fixovanou částí podmínky.  Tato část bude doplněna. 



===== Kontingenční tabulky =====

Pro kontingenční tabulky jsou k dispozici následující typové úlohy na hledání výjimek a odlišností:  


Bude doplněno, prozatím lze využít příklady aplikací procedury KL-Miner, viz [[lm_guha_di_typul_kl|zde]].