本题要求实现一个函数,关联规则A->B左右两个项集A、B对应的置信度。函数接口定义:calc_confidence(data_set, a, b); data_set为规则挖掘的事务数据库,为二维列表,例如:[[1, 3], [4, 8], [1, 2, 8]] a与b分别表示关联规则左右两个项集,为一维列表,例如:[2, 4] 函数返回该规则的置信度,为一个标量,例如:0.3。给出python的实现
时间: 2023-05-17 14:05:06 浏览: 48
以下是一个可能的 Python 实现:
```python
def calc_confidence(data_set, a, b):
# 计算项集 a 和 b 的支持度
support_a = 0
support_ab = 0
for transaction in data_set:
if set(a).issubset(set(transaction)):
support_a += 1
if set(b).issubset(set(transaction)):
support_ab += 1
# 计算置信度
if support_a == 0:
return 0
else:
return support_ab / support_a
```
这个函数首先遍历事务数据库,计算项集 a 和 b 的支持度。然后,如果项集 a 的支持度为 0,那么返回 0;否则,返回项集 a 和 b 的支持度之比,即置信度。