Pythonのassociation_rulesの返却結果について

Question

閲覧ありがとうございます。

Pythoinのassociation_rulesとapriori関数を使って、アソシエーション分析を行おうと試行錯誤しています。
association_rulesを使うことで以下の様なカラムでデータが返ってきます。

antecedents | consequents | antecedent support | consequent support | support | confidence | lift | leverage | conviction

ここで、antecedent supportと consequent support という項目がありますが、どう解釈してよいかわかりません。
ライブラリのgit(http://rasbt.github.io/mlxtend/user_guide/frequent_patterns/association_rules/) を確認し、
antecedent/全件の割合がantecedent supportで、consequent /全件の割合がconsequent support と解釈したのですがこの考え方で合っているのでしょうか？

例えば、POSデータを分析した以下のような結果の場合、
全購入者の中でAを購入した人が30%、Bを購入した人が20%。
Aを購入した人の中でBも同時に購入した人の割合が10%といった認識で良いのでしょうか。
antecedents : A
consequents : B
antecedent support : 0.3
consequent support : 0.2
support : 0.1

ここで質問するのが相応しいかわからなかったので、もし場違いな質問でしたら申し訳ないです。
ご回答いただけると幸いです。
よろしくお願いします。