(1)设最小支持度阈值为40%和最小置信度阈值为70%,使用apyori库进行频繁项分析,并输出频繁项集及其支持度以及规则,规则输出格式如下:
时间: 2024-02-21 20:56:36 浏览: 16
好的,我会回答你的问题。但是由于我是一个语言模型,没有具体的编程环境,无法使用apyori库进行频繁项分析。不过我可以给你一些思路和步骤,帮助你完成这个任务。
1. 数据准备:将需要进行频繁项分析的数据整理成适合apyori库的格式,通常是列表或者数组形式。
2. 设置最小支持度阈值和最小置信度阈值,可以根据实际情况进行调整。
3. 使用apyori库进行频繁项分析,得到频繁项集及其支持度。
4. 根据频繁项集,计算规则及其置信度,输出符合阈值要求的规则。
以下是一些可能用到的代码示例,供参考:
```python
# 导入apyori库
from apyori import apriori
# 数据准备,假设数据格式为列表
data = [
['A', 'B', 'C'],
['B', 'D', 'E'],
['A', 'B', 'D'],
['B', 'C', 'E'],
['A', 'B', 'E'],
['B', 'C', 'D']
]
# 设置最小支持度阈值和最小置信度阈值
min_support = 0.4
min_confidence = 0.7
# 使用apyori库进行频繁项分析
results = list(apriori(data, min_support=min_support))
# 输出频繁项集及其支持度
for r in results:
print(r.items, r.support)
# 计算规则及其置信度
rules = list(apriori(data, min_support=min_support, min_confidence=min_confidence))
# 输出符合阈值要求的规则
for r in rules:
lhs = [i for i in r.ordered_statistics[0].items_base]
rhs = [i for i in r.ordered_statistics[0].items_add]
support = r.support
confidence = r.ordered_statistics[0].confidence
if confidence >= min_confidence:
print(lhs, '->', rhs, 'support:', support, 'confidence:', confidence)
```
希望以上内容能够帮助到你进行频繁项分析,如果还有其他问题,请随时提出。