# 加载数据集 data = pd.read_csv('C:\\Users\\12155\\datamining\\dataset\\products.csv') # 将数据集转换为每个订单的物品清单 basket = (data.groupby(['product_id', 'product_name'])['department_id'] .sum().unstack().reset_index().fillna(0) .set_index('product_id')) # 将缺失值用0填充 def encode_units(x): if x <= 0: return 0 if x >= 1: return 1 basket_sets = basket.applymap(encode_units) # 使用Apriori算法进行频繁项集挖掘 frequent_itemsets = apriori(basket_sets, min_support=0.05, use_colnames=True) # 使用关联规则算法进行规则挖掘 rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.3) # 打印规则 print(rules)
时间: 2024-02-29 15:53:00 浏览: 27
这段代码使用了pandas和mlxtend库,实现了对products数据集进行关联规则挖掘的过程。下面是对代码的解释:
1. 首先,使用pandas库读入数据集。
```python
data = pd.read_csv('C:\\Users\\12155\\datamining\\dataset\\products.csv')
```
2. 将数据集转换为每个订单的物品清单,以便进行关联规则挖掘。
```python
basket = (data.groupby(['product_id', 'product_name'])['department_id']
.sum().unstack().reset_index().fillna(0)
.set_index('product_id'))
```
3. 将缺失值用0填充,将物品清单转换为适合进行关联规则挖掘的形式。
```python
def encode_units(x):
if x <= 0:
return 0
if x >= 1:
return 1
basket_sets = basket.applymap(encode_units)
```
4. 使用Apriori算法进行频繁项集挖掘。
```python
frequent_itemsets = apriori(basket_sets, min_support=0.05, use_colnames=True)
```
在这里,我们设置了min_support参数为0.05,表示只考虑在至少5%的订单中出现的物品集合。use_colnames参数设置为True,表示使用物品名称代替物品集合本身。
5. 使用关联规则算法进行规则挖掘。
```python
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.3)
```
在这里,我们设置了metric参数为"confidence",表示使用置信度作为度量关联规则的质量。min_threshold参数设置为0.3,表示只选择置信度大于等于0.3的规则。
6. 最后,打印出挖掘出的关联规则。
```python
print(rules)
```