python 关于玻璃数据集apriori结果 对多关联规则置信度的可视化

要可视化多关联规则的置信度，可以使用 Python 中的 Matplotlib 库。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from apyori import apriori

# 假设你已经执行了 apriori 算法，得到了多关联规则的数据集，
# 并将结果存储在一个名为 rules 的列表中。

# 定义一个函数，用于绘制多关联规则的置信度分布图。
def plot_confidence_distribution(rules):
    confidences = [rule.ordered_statistics[0].confidence for rule in rules]
    plt.hist(confidences, bins=20)
    plt.xlabel('Confidence')
    plt.ylabel('Frequency')
    plt.title('Confidence Distribution of Association Rules')
    plt.show()

# 调用函数，绘制多关联规则的置信度分布图。
plot_confidence_distribution(rules)

这段代码会生成一个直方图，其中 x 轴表示置信度的值，y 轴表示对应置信度的多关联规则的数量。你可以根据需要调整直方图的参数，比如调整 bin 的数量，来更好地展示数据。