confidences.append(r.ordered_statistics[j].confidence)什么意思
时间: 2024-05-25 08:14:01 浏览: 20
这段代码是用来计算关联规则中每个规则的置信度(confidence)并将其添加到一个列表(confidences)中。在关联规则中,置信度是指当一个项集中包含A时,也会包含B的概率。具体来说,对于规则A->B,其置信度为P(B|A)=support(A,B)/support(A),其中support(A,B)表示同时包含A和B的事务数,support(A)表示包含A的事务数。通过计算置信度,可以评估关联规则的可靠性和实际意义。
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import pandas data=pandas.read_csv('D:/py_anli2/apriori.csv',encoding='GBK') # print(data) transactions= data['items'].values from apyori import apriori results = list( apriori( transactions, min_support=0.001, min_confidence=0.001, min_lift=1.001 ) ) supports=[] confidences=[] lifts=[] bases=[] adds=[] for r in results: size = len(r.ordered_statistics) for j in range(size): supports.append(r.support) confidences.append( r.ordered_statistics[j].confidence ) lifts.append(r.ordered_statistics[j].lift) bases.append( list(r.ordered_statistics[j].items_base) ) adds.append( list(r.ordered_statistics[j].items_add) ) result = pandas.DataFrame({ '基于':bases, '推荐':adds, '支持度':supports, '置信度':confidences, '提升度':lifts, }) print(result)
这段代码是使用Apriori算法进行关联规则挖掘分析。它使用pandas库读取一个CSV文件,然后从文件中提取出需要进行关联规则挖掘的事务数据。接下来,它使用apyori库中的apriori函数来执行关联规则挖掘,并将结果存储在一个列表中。然后,通过遍历结果列表,将每个关联规则的支持度、置信度、提升度、基于项和推荐项存储在各自的列表中。最后,将这些列表整理成一个pandas DataFrame,并打印输出结果。
需要注意的是,这段代码中的文件路径可能需要根据实际情况进行修改。另外,关联规则挖掘的参数(如最小支持度、最小置信度、最小提升度)也可以根据具体需求进行调整。
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, confidence_threshold, nms_threshold)
这段代码是使用OpenCV中的dnn模块进行目标检测,其中NMSBoxes函数对目标检测结果进行非极大值抑制(Non-Maximum Suppression),过滤掉重叠度较高的检测框,从而得到最终的检测结果。
函数的参数解释如下:
- boxes:输入的检测框,是一个列表,每个元素是一个包含4个值的列表,分别表示检测框的左上角和右下角的坐标。
- confidences:每个检测框的置信度,是一个列表,与boxes列表一一对应。
- confidence_threshold:置信度的阈值,低于该值的检测框会被过滤掉。
- nms_threshold:非极大值抑制的阈值,重叠度高于该值的检测框会被过滤掉。
因此,未解析的引用'confidence_threshold'可能是由于该变量没有被定义或声明。请检查一下代码中是否有定义或声明该变量。