python 实现关联规则算法Apriori的示例-6ren

python 实现关联规则算法Apriori的示例

转载作者：qq735679552 更新时间：2022-09-27 22:32:09

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首先导入包含apriori算法的mlxtend库，。

 
    ? 
   
         pip  
         install 
         mlxtend

调用apriori进行关联规则分析，具体代码如下，其中数据集选取本博客 “机器学习算法——关联规则” 中的例子，可进行参考，设置最小支持度（min_support）为0.4，最小置信度（min_threshold）为0.1，。

最小提升度（lift）为1.0，对数据集进行关联规则分析，。

 
    ? 
   
 
     
       
       
         from 
         mlxtend.preprocessing  
         import 
         TransactionEncoder 
        
 
         from 
         mlxtend.frequent_patterns  
         import 
         apriori 
        
 
         from 
         mlxtend.frequent_patterns  
         import 
         association_rules 
        
 
         import 
         pandas as pd 
        

            
        
 
         df_arr  
         = 
         [[ 
         '苹果' 
         , 
         '香蕉' 
         , 
         '鸭梨' 
         ], 
        
 
              
         [ 
         '橘子' 
         , 
         '葡萄' 
         , 
         '苹果' 
         , 
         '哈密瓜' 
         , 
         '火龙果' 
         ], 
        
 
              
         [ 
         '香蕉' 
         , 
         '哈密瓜' 
         , 
         '火龙果' 
         , 
         '葡萄' 
         ], 
        
 
              
         [ 
         '橘子' 
         , 
         '橡胶' 
         ], 
        
 
              
         [ 
         '哈密瓜' 
         , 
         '鸭梨' 
         , 
         '葡萄' 
         ] 
        
 
              
         ] 
        

            
        
 
         #转换为算法可接受模型（布尔值） 
        
 
         te  
         = 
         TransactionEncoder() 
        
 
         df_tf  
         = 
         te.fit_transform(df_arr) 
        
 
         df  
         = 
         pd.DataFrame(df_tf,columns 
         = 
         te.columns_) 
        

            
        
 
         #设置支持度求频繁项集 
        
 
         frequent_itemsets  
         = 
         apriori(df,min_support 
         = 
         0.4 
         ,use_colnames 
         = 
         True 
         ) 
        
 
         #求关联规则,设置最小置信度为0.15 
        
 
         rules  
         = 
         association_rules(frequent_itemsets,metric  
         = 
         'confidence' 
         ,min_threshold  
         = 
         0.15 
         ) 
        
 
         #设置最小提升度 
        
 
         rules  
         = 
         rules.drop(rules[rules.lift < 
         1.0 
         ].index) 
        
 
         #设置标题索引并打印结果 
        
 
         rules.rename(columns  
         = 
         { 
         'antecedents' 
         : 
         'from' 
         , 
         'consequents' 
         : 
         'to' 
         , 
         'support' 
         : 
         'sup' 
         , 
         'confidence' 
         : 
         'conf' 
         },inplace  
         = 
         True 
         ) 
        
 
         rules  
         = 
         rules[[ 
         'from' 
         , 
         'to' 
         , 
         'sup' 
         , 
         'conf' 
         , 
         'lift' 
         ]] 
        
 
         print 
         (rules) 
        
 
         #rules为Dataframe格式，可根据自身需求存入文件 
        
 
     
 
   

输出结果如下:

 
    ? 
   
         from     to sup   conf   lift 
        
         0    (哈密瓜)    (火龙果) 0.4 0.666667 1.666667 
        
         1    (火龙果)    (哈密瓜) 0.4 1.000000 1.666667 
        
         2    (哈密瓜)    (葡萄) 0.6 1.000000 1.666667 
        
         3     (葡萄)    (哈密瓜) 0.6 1.000000 1.666667 
        
         4     (葡萄)    (火龙果) 0.4 0.666667 1.666667 
        
         5    (火龙果)    (葡萄) 0.4 1.000000 1.666667 
        
         6  (哈密瓜, 葡萄)    (火龙果) 0.4 0.666667 1.666667 
        
         7  (哈密瓜, 火龙果)    (葡萄) 0.4 1.000000 1.666667 
        
         8  (葡萄, 火龙果)    (哈密瓜) 0.4 1.000000 1.666667 
        
         9    (哈密瓜)  (葡萄, 火龙果) 0.4 0.666667 1.666667 
        
         10    (葡萄) (哈密瓜, 火龙果) 0.4 0.666667 1.666667 
        
         11    (火龙果)  (哈密瓜, 葡萄) 0.4 1.000000 1.666667 
        
         Process finished with exit code 0

以上就是python 实现关联规则算法Apriori的示例的详细内容，更多关于python 实现关联规则算法Apriori的资料请关注我其它相关文章！。

原文链接：https://www.cnblogs.com/1998wj/p/13738328.html 。

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