import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd dataset = pd.read_csv('E:\Program Files (x86)\Apriori-Association-Rules-main\Market_Basket_Optimisation.csv', header = None) print(dataset) transactions = [] for i in range(0, 7501): transactions.append([str(dataset.values[i,j]) for j in range(0, 20)]) print(transactions) from apyori import apriori rules = apriori(transactions, min_support = 0.003, min_confidence = 0.2, min_lift = 3, min_length =2) for rule in rules: print(list(rule.items_base), "->", list(rule.items_add)) print("Confidence:", rule.ordered_statistics[0].confidence) print("Lift:", rule.ordered_statistics[0].lift) print("-----------------------------")报错object has no attribute 'items_base'
时间: 2024-03-14 08:43:32 浏览: 30
这个报错可能是因为输出结果中的一些关联规则没有前件或后件,导致无法使用 `items_base` 或 `items_add` 属性。可以在输出前先检查规则是否满足条件,再输出关键信息。以下是一个修改后的示例代码:
```
from apyori import apriori
rules = apriori(transactions, min_support = 0.003, min_confidence = 0.2, min_lift = 3, min_length =2)
for rule in rules:
# 检查规则是否满足条件
if len(rule.items_base) > 0 and len(rule.items_add) > 0:
# 输出规则的前件和后件
print(list(rule.items_base), "->", list(rule.items_add))
# 输出规则的置信度和提升度
print("Confidence:", rule.ordered_statistics[0].confidence)
print("Lift:", rule.ordered_statistics[0].lift)
print("-----------------------------")
```
这样可以避免出现属性错误的问题,同时只输出满足条件的关联规则。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd dataset = pd.read_csv('E:\Program Files (x86)\Apriori-Association-Rules-main\Market_Basket_Optimisation.csv', header = None) print(dataset)运行后,可视化显示各类商品的累计购买量应该如何写代码
你可以按照以下步骤可视化显示各种商品的累计购买量:
1. 统计每种商品被购买的次数。
2. 对商品按照购买次数进行排序。
3. 取出前十个购买次数最多的商品。
4. 使用 Matplotlib 库的 `pie()` 函数绘制饼图。
下面是实现代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 读入数据集
dataset = pd.read_csv('E:\Program Files (x86)\Apriori-Association-Rules-main\Market_Basket_Optimisation.csv', header=None)
# 统计每种商品被购买的次数
items = {}
for row in dataset.values:
for item in row:
if item not in items:
items[item] = 1
else:
items[item] += 1
# 对商品按照购买次数进行排序
sorted_items = sorted(items.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 取出前十个购买次数最多的商品
top_items = sorted_items[:10]
# 绘制饼图
plt.pie([item[1] for item in top_items], labels=[item[0] for item in top_items], autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.show()
```
该代码会绘制出前十个购买次数最多的商品的饼图,每个扇形的标签是商品名称,扇形的大小表示购买次数。你可以根据需要修改代码中数据集的文件路径、显示的商品数量等参数。
import torchimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderfrom torch import nn, optimfrom sklearn.decomposition import PCA运算过程
以上代码段中没有明显的运算过程,只是导入了一些Python库和模块。在这里简单介绍一下这些库和模块的作用:
- torch:是一个开源的机器学习库,用于构建神经网络和其他机器学习模型。
- pandas:是一个用于数据处理和分析的Python库,支持导入和导出各种数据格式。
- numpy:是一个用于科学计算的Python库,支持大量的数值运算。
- matplotlib:是一个用于绘制图形的Python库,支持各种类型的图形绘制。
- Dataset和DataLoader:是PyTorch中用于加载和处理数据的类和模块。
- nn:是PyTorch中用于构建神经网络模型的类和模块。
- optim:是PyTorch中用于优化神经网络模型的类和模块。
- PCA:是一个用于数据降维的算法,可以通过sklearn库来实现。
在实际的机器学习代码中,这些库和模块通常会结合起来使用,进行数据处理、特征提取、模型构建和训练等各种操作。