数据集很大的情况下，apriori算法中最小置信度和最小支持度一般是多少

在处理大规模数据集的时候，为了提高算法的效率，一般会适当调高最小支持度和最小置信度的值。具体来说，最小支持度一般在0.01到0.05之间，最小置信度一般在0.5到0.8之间。

在确定最小支持度和最小置信度的值时，需要根据具体数据集的特点进行调整。如果数据集中的频繁项集较多，可以适当提高最小支持度的值，以减少候选项集的数量；如果数据集中的规则较多，可以适当提高最小置信度的值，以过滤掉置信度较低的规则。

需要注意的是，在调整最小支持度和最小置信度的值时，需要进行多次试验和调整，以找到最优的参数值。