----> 1 from mlxtend.frequent_patterns import apriori,fpgrowth,association_rules 2 from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder ModuleNotFoundError: No module named 'mlxtend
时间: 2023-06-17 20:07:14 浏览: 338
这 error 提示你的代码无法找到名为 'mlxtend' 的模块。你需要先安装 mlxtend 模块,可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装:
```
pip install mlxtend
```
如果你使用的不是全局 Python 环境,而是虚拟环境,则需要在虚拟环境中安装 mlxtend。
相关问题
!pip install mlxtend from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori from mlxtend.frequent_patterns import association_rules爆红,怎么解决
这个问题可能是因为您的代码格式有误,正确的代码应该是:
```python
!pip install mlxtend
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
# 以下是您的代码
```
注意到`!pip install mlxtend`需要单独一行,并且在安装完库后才能引入相关的模块。如果您的代码还是无法执行,您可以尝试升级mlxtend库或者重新安装mlxtend库。如果还是有问题,可以提供具体的错误信息,我可以帮您进一步解决。
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder TE = TransactionEncoder() # 构造转换模型 data = TE.fit_transform(symptoms) # 将原始数据转化为bool值 # print(data) df = pd.DataFrame(data, columns=TE.columns_) # 用DataFrame存储bool数据 # print(df) from mlxtend.frequent_patterns import apriori items = apriori(df, min_support=0.1, use_colnames=True) print(items) items[items['itemsets'].apply(lambda x: len(x)) >= 2] print(items[items['itemsets'].apply(lambda x: len(x)) >= 2]) from mlxtend.frequent_patterns import association_rules rules = association_rules(items, min_threshold=0.7) print(rules)
这段代码是使用mlxtend库进行关联规则挖掘的过程。下面是代码的解释:
首先,导入了`TransactionEncoder`类和其他所需的库。
然后,创建了一个`TransactionEncoder`对象`TE`,用于将原始数据转换为布尔值。
使用`TE.fit_transform(symptoms)`将原始数据`symptoms`转换为布尔值,并将结果保存到`data`变量中。
接下来,使用`pd.DataFrame`将布尔值数据存储到DataFrame中,列名为`TE.columns_`,并将结果保存到`df`变量中。
使用`apriori`函数从DataFrame `df` 中提取频繁项集。`min_support`参数指定了最小支持度阈值,`use_colnames=True`表示使用列名作为项集的标签。结果保存在`items`变量中。
然后,通过筛选项集的长度大于等于2,从`items`中提取出频繁项集,并打印输出。
接下来,使用`association_rules`函数从频繁项集 `items`中提取关联规则。`min_threshold`参数指定了最小置信度阈值。结果保存在`rules`变量中。
最后,打印输出关联规则。
请注意,代码中的变量`symbols`和`sprotein`没有提供,因此无法确定具体的数据和转换过程。此外,关联规则挖掘的结果将根据具体的数据集而有所不同。
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