from apyori import apriori rules = apriori(transactions, min_support = 0.003, min_confidence = 0.4, min_lift = 3, min_length =2) results = list(rules) print(results)

这段代码使用了 Python 中的 apyori 库来进行关联规则挖掘。其中 transactions 是指代数据集，min_support、min_confidence、min_lift 和 min_length 分别代表支持度、置信度、提升度和规则长度的最小值。这些参数用于控制挖掘出的关联规则的质量。最后使用 list 函数将结果转换为列表并打印出来。

相关问题

!pip install apyori from apyori import apriori rules = apriori(transactions, min_support = 0.003, min_confidence = 0.4, min_lift = 3, min_length =2)出现了invalid syntax报错

你这段代码的语法是正确的，但是如果你是在Python解释器中执行这段代码的话，需要把每行代码分开执行。也就是说，你需要先执行`!pip install apyori`这行代码，然后再执行`from apyori import apriori`这行代码，最后执行`rules = apriori(transactions, min_support = 0.003, min_confidence = 0.4, min_lift = 3, min_length =2)`这行代码。如果你是在Jupyter Notebook这样的集成开发环境中执行这段代码，则不需要分开执行，可以直接运行。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd dataset = pd.read_csv('E:\Program Files (x86)\Apriori-Association-Rules-main\Market_Basket_Optimisation.csv', header = None) print(dataset) transactions = [] for i in range(0, 7501): transactions.append([str(dataset.values[i,j]) for j in range(0, 20)]) print(transactions) ##train from apyori import apriori rules = apriori(transactions, min_support = 0.003, min_confidence = 0.4, min_lift = 3, min_length =2) ##可视化 results = list(rules) print(results)

这段代码的目的是使用Apriori算法进行关联规则挖掘，数据集是一个超市购物篮中的交易记录。首先，使用Pandas库读取数据集，然后将每个交易记录转化为一个列表，最后使用Apriori算法计算符合条件的关联规则。你的代码中，min_support参数指定了支持度的最小值，min_confidence参数指定了置信度的最小值，min_lift参数指定了提升度的最小值，min_length参数指定了关联规则的最小长度。最后，使用matplotlib库对关联规则进行可视化。

不过你需要注意一点：在Windows系统中，文件路径需要使用双反斜杠来表示，或者使用单斜杠并在前面加上r，如下所示：

dataset = pd.read_csv(r'E:\Program Files (x86)\Apriori-Association-Rules-main\Market_Basket_Optimisation.csv', header = None)

或者

dataset = pd.read_csv('E:/Program Files (x86)/Apriori-Association-Rules-main/Market_Basket_Optimisation.csv', header = None)