分别说明利用支持度、置信度和提升度评价关联规则的优缺点。

支持度
优点：支持度高说明这条规则可能适用于数据集中的大部分事务。
缺点：若支持度阈值过高，则许多潜在的有意义的模式由于包含支持度小的项而被删去；若支持度阈值过低，则计算代价很高而且产生大量的关联模式。
置信度
优点：置信度高说明如果满足了关联规则的前件，同时满足后件的可能性也非常大。
缺点：找到负相关的关联规则。
提升度：
优点：提升度可以评估项集A的出现是否能够促进项集B的出现。
缺点：会产生出现伪相互独立的规则。

略