置信度是衡量关联规则可靠程度的一个指标，用于表示在某个条件（前提）成立的情况下，另一个条件（结论）发生的概率。在数据挖掘中，置信度常用于关联规则学习，如Apriori算法等。
置信度的计算公式为：
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置信度（A￫B） = 支持度（A∩B）/ 支持度（A）
```
其中：
`支持度（A∩B）` 表示数据集中同时包含A和B的记录比例。
`支持度（A）` 表示数据集中包含A的记录比例。
置信度的值介于0到1之间，值越接近1，表示规则越可靠。
需要注意的是，置信度的计算依赖于支持度，支持度越高，置信度的计算结果通常越可靠。