Questão: Acerca das regras de associação e do aprendizado não supervi...

No algoritmo Apriori, parâmetros como suporte mínimo e confiança são fundamentais para filtrar e determinar a relevância das regras geradas.

Regras de associação são aplicáveis nos modelos de aprendizado supervisionado e somente em um modelo de aprendizado não supervisionado.

O aumento dos valores de suporte mínimo e confiança no algoritmo Apriori tende a aumentar o número de regras geradas.

O Scikit-learn possui implementação nativa para a extração de regras de associação com base no algoritmo Apriori.

A métrica lift é utilizada apenas para calcular a frequência dos itens no conjunto de dados, de modo que não é útil para avaliar a relevância das regras geradas.