python association_rules计算置信度

要使用Python中的`association_rules`方法计算关联规则的置信度，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，你需要导入`association_rules`方法和`frequent_patterns`模块。这可以通过以下代码完成：

   from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

2. 然后，你需要使用`apriori`方法计算频繁项集。这可以通过以下代码完成：

   frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.05, use_colnames=True)

其中，`df`是你的数据集，`min_support`是最小支持度。

3. 接下来，你可以使用`association_rules`方法计算关联规则。这可以通过以下代码完成：

   association_rule = association_rules(frequent_itemsets, metric='confidence', min_threshold=0.9)

其中，`frequent_itemsets`是上一步计算得到的频繁项集，`metric`参数设置为`'confidence'`表示你要计算置信度，`min_threshold`参数设置为你希望的最小置信度阈值。

4. 最后，你可以根据需要对关联规则进行排序或其他操作。例如，你可以按照`leverage`进行排序，如下所示：

   association_rule.sort_values(by='leverage', ascending=False, inplace=True)

此时，你可以打印出关联规则，如下所示：

   print(association_rule)

这将显示所有计算出来的关联规则及其置信度值。