import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori, fpmax, fpgrowth """购物篮数据""" dataset = [['牛奶', '鸡蛋', '蛤蜊'], ['牛奶', '苹果', '鸡蛋'], ['面包', '土豆'], ['牛奶', '苹果', '鸡蛋'], ] """热编码数据才行""" te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit(dataset).transform(dataset) df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) print(df.to_string()) """表达方式""" res2 = fpgrowth(df, min_support=0.4, use_colnames=True) print(res2.to_string()) print(res2.to_string()) from mlxtend.frequent_patterns import association_rules res = association_rules(res2, metric="confidence", min_threshold=0.5) print(res.to_string())
理解问题import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori, fpmax, fpgrowth """购物篮数据""" dataset = [['牛奶', '鸡蛋', '蛤蜊'], ['牛奶', '苹果', '鸡蛋'], ['面包', '土豆'], ['牛奶', '苹果', '鸡蛋'], ] """热编码数据才行""" te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit(dataset).transform(dataset) df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) print(df.to_string()) """表达方式""" res2 = fpgrowth(df, min_support=0.4, use_colnames=True) print(res2.to_string()) print(res2.to_string()) from mlxtend.frequent_patterns import association_rules res = association_rules(res2, metric="confidence", min_threshold=0.5) print(res.to_string())
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您提供的代码片段展示了如何使用Python中的mlxtend
库来分析购物篮数据,以发现频繁项集和关联规则。以下是对您代码的逐步解释和分析:
-
导入必要的库: 您首先导入了
pandas
库和mlxtend
库中的TransactionEncoder
、apriori
、fpmax
、fpgrowth
和association_rules
模块。这些库和模块将用于数据转换、频繁项集的挖掘以及关联规则的计算。 -
定义购物篮数据: 您创建了一个列表的列表,其中每个内部列表代表一个购物篮中的商品集合。例如,第一个购物篮包含
牛奶
、鸡蛋
和蛤蜊
。 -
使用
TransactionEncoder
进行数据转换:TransactionEncoder
用于将交易数据转换为适合机器学习模型的格式。fit
方法学习数据集中的唯一标签,transform
方法将输入数据集转换为适合分析的格式2。 -
创建DataFrame: 使用
pandas
的DataFrame
函数,将转换后的数据和列名转换成一个DataFrame对象,以便于后续处理4。 -
使用
fpgrowth
函数挖掘频繁项集:fpgrowth
函数是FP-Growth算法的实现,它是一种用于挖掘频繁项集的流行算法,与Apriori算法相比,它在某些情况下更高效6。您设置了最小支持度阈值为0.4,并指定使用列名。 -
打印频繁项集: 您打印了使用
fpgrowth
函数得到的频繁项集。 -
使用
association_rules
计算关联规则:association_rules
函数用于从频繁项集中计算关联规则。您选择了confidence
(置信度)作为度量标准,并设置了最小阈值为0.55。 -
打印关联规则: 最后,您打印了计算得到的关联规则。
请注意,您的代码中存在一个小错误:print(res2.to_string())
被重复调用了两次。这可能是一个笔误,您可能只需要调用一次以打印结果。
此外,您的代码示例中没有明确的错误或问题,它应该能够正常运行并提供频繁项集和关联规则的分析结果。如果您需要进一步的帮助或有特定的问题,请随时提问。