如何使用python代码实习对关联分析算法的评价

关联分析算法的评价通常使用支持度和置信度进行衡量。具体地，支持度是指一个频繁项集在事务数据集中出现的概率，而置信度是指一个关联规则的可信度。以下是一个示例代码片段，展示了如何使用Python计算给定数据集上的关联规则的支持度和置信度：

from efficient_apriori import apriori

# 定义一个事务列表
transactions = [('a', 'b', 'c', 'd'), ('a', 'b', 'c'), ('b', 'c', 'd'), ('b', 'd')]

# 调用apriori算法
itemsets, rules = apriori(transactions, min_support=0.5, min_confidence=1)

# 输出频繁项集
print("频繁项集:", itemsets)

# 输出关联规则及其支持度、置信度
for rule in rules:
    print(rule, rule.support, rule.confidence)

在以上代码中，我们定义了一个事务列表transactions，然后使用apriori算法计算出频繁项集和关联规则。最后，我们打印出计算出的频繁项集和每个关联规则的支持度和置信度。