association_rules()有哪些关键字
时间: 2024-05-26 11:15:05 浏览: 15
`support`、`confidence`、`lift`、`leverage`、`conviction`是`association_rules()`函数的关键字参数。其中:
- `support`表示项集出现的频率或支持度;
- `confidence`表示规则的置信度;
- `lift`表示规则的提升度;
- `leverage`表示规则的杠杆率;
- `conviction`表示规则的确信度。
相关问题
python association_rules计算置信度
要使用Python中的`association_rules`方法计算关联规则的置信度,你需要按照以下步骤进行操作:
1. 首先,你需要导入`association_rules`方法和`frequent_patterns`模块。这可以通过以下代码完成:
```python
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
```
2. 然后,你需要使用`apriori`方法计算频繁项集。这可以通过以下代码完成:
```python
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.05, use_colnames=True)
```
其中,`df`是你的数据集,`min_support`是最小支持度。
3. 接下来,你可以使用`association_rules`方法计算关联规则。这可以通过以下代码完成:
```python
association_rule = association_rules(frequent_itemsets, metric='confidence', min_threshold=0.9)
```
其中,`frequent_itemsets`是上一步计算得到的频繁项集,`metric`参数设置为`'confidence'`表示你要计算置信度,`min_threshold`参数设置为你希望的最小置信度阈值。
4. 最后,你可以根据需要对关联规则进行排序或其他操作。例如,你可以按照`leverage`进行排序,如下所示:
```python
association_rule.sort_values(by='leverage', ascending=False, inplace=True)
```
此时,你可以打印出关联规则,如下所示:
```python
print(association_rule)
```
这将显示所有计算出来的关联规则及其置信度值。
python中的association_rules
在 Python 中,可以使用 `mlxtend` 库来计算关联规则。`mlxtend` 是一个用于数据预处理和模型评估的 Python 库,其中包含了计算关联规则的功能。
以下是一个简单的示例,演示如何使用 `mlxtend` 库中的 `association_rules` 函数来计算关联规则:
```python
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {'Transaction': ['T1', 'T1', 'T1', 'T2', 'T2', 'T3', 'T3', 'T4', 'T4', 'T4'],
'Item': ['A', 'B', 'C', 'A', 'D', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)
# 将数据转换成适合进行关联规则分析的形式
one_hot_encoded = pd.get_dummies(df['Item'])
df = pd.concat([df['Transaction'], one_hot_encoded], axis=1)
# 使用Apriori算法获取频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df.drop('Transaction', axis=1), min_support=0.5, use_colnames=True)
# 根据频繁项集计算关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7)
# 打印关联规则
print(rules)
```
在上述示例中,首先创建了一个包含交易和物品的示例数据集。然后,将数据转换为适合进行关联规则分析的形式,并使用 Apriori 算法计算频繁项集。最后,根据频繁项集计算关联规则,并打印出来。
请注意,上述示例仅用于说明如何使用 `mlxtend` 库中的函数来计算关联规则。在实际应用中,您可能需要根据自己的数据和需求进行适当的调整和参数设置。
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