frequent_itemsets =
时间: 2024-02-15 18:01:17 浏览: 25
这段代码需要结合关联规则算法的具体实现来回答,因为frequent_itemsets的值是根据具体的算法实现得到的。
一般来说,在Apriori算法中,frequent_itemsets是指所有满足最小支持度阈值的频繁项集,可以使用mlxtend库中的apriori函数来计算。示例代码如下:
```
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
frequent_itemsets = apriori(data, min_support=0.1, use_colnames=True)
```
其中,data为转换后的事务项矩阵,min_support为最小支持度阈值,use_colnames为是否使用列名作为项集的名称。
在FP-Growth算法中,frequent_itemsets的计算方式与Apriori算法不同,可以使用pyfpgrowth库中的find_frequent_patterns函数来计算。示例代码如下:
```
import pyfpgrowth
patterns = pyfpgrowth.find_frequent_patterns(data, 2)
frequent_itemsets = {k: v for k, v in patterns.items() if v >= 2}
```
其中,data为转换后的事务项矩阵,2为最小支持度阈值。
需要注意的是,不同的算法实现中frequent_itemsets的类型和格式可能不同,具体实现需要参考相关文档。