python购物篮分析_Python中的Apriori关联算法-市场购物篮分析
时间: 2024-05-04 11:20:54 浏览: 22
Apriori算法是一种常见的关联规则挖掘算法,用于发现数据集中的频繁项集。在市场购物篮分析中,Apriori算法可以用于识别顾客购物篮中的频繁组合商品,从而可以针对不同的组合商品设计针对性的促销活动。
在Python中实现Apriori算法需要使用第三方库,例如mlxtend。下面是一个简单的示例代码:
```python
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_excel('shopping_basket.xlsx')
# 将数据集转换为关联规则库
basket = pd.get_dummies(data.set_index('Transaction')['Item'])
# 使用Apriori算法识别频繁项集
frequent_itemsets = apriori(basket, min_support=0.01, 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)
# 输出前10条规则
print(rules.head(10))
```
在上面的代码中,我们首先读取了一个名为shopping_basket.xlsx的数据集,该数据集包含了顾客购买商品的记录。然后,我们将数据集转换为关联规则库,以便使用Apriori算法识别频繁项集。在这里,我们使用了min_support参数指定了项集的最小支持度,use_colnames参数指定了项集中使用的列名。
接下来,我们使用association_rules函数生成关联规则,其中metric参数指定了用于评估规则的指标,min_threshold参数指定了规则的最小阈值。
最后,我们输出了前10条规则。