association_rule = association_rules(frequent_itemsets,metric='confidence',min_threshold=0.8） #关联规则可以按leverage排序 association_rule.sort_values(by='leverage',ascending=False,inplace=True) print(association_rule)报错为invalid decimal literal怎么改

你的代码中最后一行有一个不合法的字符，即在min_threshold参数的值后面有一个中文的右括号。你需要把这个右括号改成英文的右括号，即")"。

修改后的代码如下：

association_rule = association_rules(frequent_itemsets, metric='confidence', min_threshold=0.8)
association_rule.sort_values(by='leverage', ascending=False, inplace=True)
print(association_rule)

请注意，这里我没有改动第二行代码，因为这是正确的Python语法。如果你仍然遇到“invalid decimal literal”错误，那么可能是你在代码中使用了一个不合法的数字。你可以仔细检查你的代码，看看是否有任何不合法的数字。

相关问题

association_rules函数参数

`association_rules()` 函数是在 Python 的 `mlxtend` 库中实现的，它用于生成关联规则并计算它们的支持度、置信度和提升度等指标。该函数的主要参数如下：

- `frequent_itemsets`：必需参数，包含所有频繁项集的 DataFrame 或 Series。
- `metric`：可选参数，默认为 `confidence`。指定用于评估关联规则质量的指标，可以是 `support`（支持度）、`confidence`（置信度）、`lift`（提升度）或 `leverage`（杠杆率）等。
- `min_threshold`：可选参数，默认为 `0.8`。指定一个阈值，只返回具有指定度量值（由 `metric` 参数指定）的关联规则。
- `support_only`：可选参数，默认为 `False`。如果为 `True`，则仅返回支持度。
- `order`：可选参数，默认为 `"antecedent support desc"`。按照指定的顺序对关联规则进行排序。

除了这些主要参数外，还有一些其他参数，例如 `max_len`、`antecedents`、`consequents` 等，用于限制规则的长度和特定的前提项和结论项。

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：

   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：

   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：

   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：

   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：

   print(association_rule)

这将显示所有计算出来的关联规则及其置信度值。