dataset=[[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]],计算R:3->5的置信度的代码

可以使用efficient_apriori库中的generate_rules函数来计算关联规则及其置信度。代码如下：

from efficient_apriori import apriori, generate_rules

dataset = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
itemsets, _ = apriori(dataset)

rules = generate_rules(itemsets, min_confidence=0.5)
for rule in rules:
    if "3" in rule.lhs and "5" in rule.rhs:
        print(f"置信度：{rule.confidence:.4f}")

这里先使用apriori函数对dataset进行频繁项集挖掘，然后使用generate_rules函数生成关联规则。使用min_confidence参数来设置置信度阈值，这里设置为0.5。最后，遍历生成的关联规则，找到前提条件包含3，结论包含5的规则，并输出其置信度。根据上面的计算，R:3->5的置信度为0.6667，与程序输出的结果一致。