交通事故成因分析关联规则python代码

在Python中，处理交通事故成因分析的关联规则通常会涉及到数据挖掘中的Apriori算法，这是一种用于频繁项集和关联规则发现的算法。以下是简单示例，假设我们有一个包含事故信息的数据集（如事故时间、地点、天气情况、违规行为等），我们可以使用`mlxtend`库中的`association_rules`模块来创建关联规则。

import pandas as pd
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules

# 假设df是一个DataFrame，包含事故相关信息
data = pd.read_csv('traffic_accident_data.csv')

# 将分类变量编码为二进制
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(data).transform(data)
df_encoded = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)

# 使用Apriori算法找出频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.05, use_colnames=True)

# 根据频繁项集生成关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1.5) # 可以调整confidence和lift阈值

# 打印出有趣的关联规则
print(rules.head())

在这个例子中，`min_support`指定了支持度阈值，即某个组合的频率需要达到这个比例才会被认为是频繁的。`metric`和`min_threshold`用于评估规则的质量，比如"lift"衡量的是规则的强度，数值越大表示推荐的可信度越高。