解释一下 mlxtend association_rules 输出的结果解释一下

mlxtend是一个Python库，它提供了许多数据挖掘和机器学习工具，其中包括association rules挖掘。当使用mlxtend库的association_rules函数来挖掘频繁项集时，会返回一个DataFrame，其中包含每个频繁项集的支持度和置信度以及生成的关联规则及其对应的支持度、置信度和提升度等指标。

下面是一个示例输出结果：

                             antecedents    consequents  antecedent support  \
0       (whole milk, whipped/sour cream)  (bottled beer)            0.032232   
1                         (yogurt, curd)  (bottled beer)            0.017895   
2  (yogurt, other vegetables, pip fruit)  (bottled beer)            0.010066   

   consequent support   support  confidence      lift  leverage  conviction  
0            0.080528  0.004723    0.146357  1.815564  0.002120    1.075696  
1            0.080528  0.002540    0.141844  1.759754  0.001097    1.069501  
2            0.080528  0.001016    0.101124  1.254802  0.000207    1.022807  

在这个数据框中，`antecedents`和`consequents`列分别表示规则的前件和后件。`antecedent support`和`consequent support`分别表示前件和后件的支持度。`support`表示同时包含前件和后件的事务的支持度。`confidence`表示后件在给定前件的情况下出现的概率。`lift`表示规则的提升度，它衡量了后件在前件出现的情况下出现的概率与后件在总体中出现的概率之比。`leverage`表示规则的杠杆度，它衡量了前件和后件同时出现的频率与在独立情况下它们出现的频率之差。`conviction`表示规则的确信度，它衡量了后件不出现的情况下前件出现的概率与后件不出现的情况下前件不出现的概率之比。

通过查看这些指标，我们可以了解哪些规则是最有趣的和最有用的，从而可以做出更好的业务决策。