用sklearn中的方法进行关联分析

Sklearn库本身不提供关联规则挖掘的方法，但可以使用OneHotEncoder类将数据集转换为适合进行关联规则挖掘的形式，然后使用外部库（如mlxtend）提供的关联规则挖掘方法进行分析。

下面给出一个简单的示例代码：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import numpy as np
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

# 导入数据集
dataset = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 4], [2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 3, 4]])

# 创建OneHotEncoder对象
onehotencoder = OneHotEncoder()

# 对数据集进行one-hot编码
dataset_encoded = onehotencoder.fit_transform(dataset).toarray()

# 使用Apriori算法进行频繁项集挖掘
freq_itemsets = apriori(dataset_encoded, min_support=0.5)

# 使用关联规则挖掘方法获取关联规则
rules = association_rules(freq_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7)

# 输出关联规则
print(rules)

上述代码首先使用OneHotEncoder类将数据集转换为适合进行关联规则挖掘的形式，然后使用Apriori算法进行频繁项集挖掘。接着使用association_rules方法获取关联规则，其中metric参数指定了评价指标（这里使用置信度confidence），min_threshold参数指定了关联规则的最小置信度。最后输出获取到的关联规则。