python 关联规则挖掘

关联规则挖掘是一种基于大规模数据集的数据分析方法，旨在发现不同属性之间的关联关系。在Python中，可以使用mlxtend库来实现关联规则挖掘。首先，需要准备好数据集。然后，使用mlxtend库中的frequent_patterns模块来获取频繁项集。接下来，使用association_rules函数来生成关联规则。可以根据需要设置一些参数，比如使用lift作为度量标准、设置最小阈值等。最后，可以按照置信度从高到低对规则进行排序并输出。

以下是一个示例代码：

from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

# 获取频繁项集
frequent_itemsets = ...

# 挖掘关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)

# 对规则按照置信度从高到低排序并输出
rules = rules.sort_values(['confidence', 'lift'], ascending=[False, False])
print(rules)

这段代码中，`frequent_itemsets`是通过某种方式获取的频繁项集。`min_threshold`参数可以设置关联规则的最小阈值，可以根据实际需求调整。

希望以上信息对您有帮助。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python 实现关联规则挖掘](https://blog.csdn.net/Jack_user/article/details/130874278)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [数据挖掘实验一：关联规则（基于Python）](https://blog.csdn.net/xiangQiAtCSDN/article/details/116276802)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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