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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的资料请关注其它相关文章!
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昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?