python 实现关联规则算法Apriori的示例

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的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • python使用Apriori算法进行关联性解析

    从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作关联分析或关联规则学习.过程分为两步:1.提取频繁项集.2.从频繁项集中抽取出关联规则. 频繁项集是指经常出现在一块的物品的集合. 关联规则是暗示两种物品之间可能存在很强的关系. 一个项集的支持度被定义为数据集中包含该项集的记录所占的比例,用来表示项集的频繁程度.支持度定义在项集上. 可信度或置信度是针对一条诸如{尿布}->{葡萄酒}的关联规则来定义的.这条规则的可信度被定义为"支持度({尿布,葡萄酒})/支持度({尿布})". 寻找频繁

  • python中Apriori算法实现讲解

    python中Apriori算法实现讲解

    本文主要给大家讲解了Apriori算法的基础知识以及Apriori算法python中的实现过程,以下是所有内容: 1. Apriori算法简介 Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法.Apriori算法利用频繁项集性质的先验知识,通过逐层搜索的迭代方法,即将K-项集用于探察(k+1)项集,来穷尽数据集中的所有频繁项集.先找到频繁项集1-项集集合L1, 然后用L1找到频繁2-项集集合L2,接着用L2找L3,知道找不到频繁K-项集,找到每个Lk需要一次数据库扫描.注意:频繁项集的所有非空

  • 浅谈Python实现Apriori算法介绍

    浅谈Python实现Apriori算法介绍

    导读: 随着大数据概念的火热,啤酒与尿布的故事广为人知.我们如何发现买啤酒的人往往也会买尿布这一规律?数据挖掘中的用于挖掘频繁项集和关联规则的Apriori算法可以告诉我们.本文首先对Apriori算法进行简介,而后进一步介绍相关的基本概念,之后详细的介绍Apriori算法的具体策略和步骤,最后给出Python实现代码. 1.Apriori算法简介 Apriori算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法.A priori在拉丁语中指"来自以前".当定义问题时,通常会使用先验知识

  • 数据挖掘之Apriori算法详解和Python实现代码分享

    数据挖掘之Apriori算法详解和Python实现代码分享

    关联规则挖掘(Association rule mining)是数据挖掘中最活跃的研究方法之一,可以用来发现事情之间的联系,最早是为了发现超市交易数据库中不同的商品之间的关系.(啤酒与尿布) 基本概念 1.支持度的定义:support(X-->Y) = |X交Y|/N=集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/数据记录的个数.例如:support({啤酒}-->{尿布}) = 啤酒和尿布同时出现的次数/数据记录数 = 3/5=60%. 2.自信度的定义:confidence(X-->

  • python 实现关联规则算法Apriori的示例

    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 fro

  • Python基于贪心算法解决背包问题示例

    本文实例讲述了Python基于贪心算法解决背包问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的是在某种意义上的局部最优解. 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只与当前状态有关. 完全背包问题:给定n个物品和一个容量为C的背包,物品i的重量是Wi,其价值为Vi,背包问题是如何选择入背包

  • 基于Python代码实现Apriori 关联规则算法

    基于Python代码实现Apriori 关联规则算法

    目录 一.关联规则概述 二.应用场景举例 1.股票涨跌预测 2.视频.音乐.图书等推荐 3.打车路线预测(考虑时空) 4.风控策略自动化挖掘 三.3个最重要的概念 1.支持度 2.置信度 3.提升度 4. 频繁项集 四.Python算法介绍 五.挖掘实例 一.关联规则概述 1993年,Agrawal等人在首先提出关联规则概念,迄今已经差不多30年了,在各种算法层出不穷的今天,这算得上是老古董了,比很多人的年纪还大,往往是数据挖掘的入门算法,但深入研究的不多,尤其在风控领域,有着极其重要的应用潜力

  • python实现协同过滤推荐算法完整代码示例

    python实现协同过滤推荐算法完整代码示例

    测试数据 http://grouplens.org/datasets/movielens/ 协同过滤推荐算法主要分为: 1.基于用户.根据相邻用户,预测当前用户没有偏好的未涉及物品,计算得到一个排序的物品列表进行推荐 2.基于物品.如喜欢物品A的用户都喜欢物品C,那么可以知道物品A与物品C的相似度很高,而用户C喜欢物品A,那么可以推断出用户C也可能喜欢物品C. 不同的数据.不同的程序猿写出的协同过滤推荐算法不同,但其核心是一致的: 1.收集用户的偏好 1)不同行为分组 2)不同分组进行加权计算用

  • Python编程二分法实现冒泡算法+快速排序代码示例

    本文分享的实例主要是Python编程二分法实现冒泡算法+快速排序,具体如下. 冒泡算法: #-*- coding: UTF-8 -*- #冒泡排序 def func(lt): if type(lt).__name__ !='list' and type(lt).__name__ !='tuple': return if type(lt).__name__ == 'tuple': return list(lt) for i in range(1,len(lt)-1): for j in range

  • python实现AdaBoost算法的示例

    代码 ''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000(实际使用:10000) 测试集数量:10000(实际使用:1000) 层数:40 ------------------------------ 运行结果: 正确率:97% 运行时长:65m ''' import time import numpy as np def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' # 存放数据及标记 da

  • Python实现贪心算法的示例

    Python实现贪心算法的示例

    今天一个研究生同学问我一个问题,问题如下: 超市有m个顾客要结账,每个顾客结账的时间为Ti( i取值从1到m).超市有n个结账出口,请问全部顾客怎么选择出口,可以最早完成全部顾客的结账,并用代码实现. 其实利用的就是贪心算法来解决这个问题,那么,什么是贪心算法?怎么用贪心算法解决这个问题?让我一一道来. 一.贪心算法简介 贪心算法是一种对某些求最优解问题的更简单.更迅速的设计技术.贪心算法的特点是一步一步地进行,常以当前情况为基础根据某个优化测度作最优选择,而不考虑各种可能的整体情况,省去了为找

  • Python数学建模学习模拟退火算法整数规划问题示例解析

    目录 1.整数规划问题 2.模拟退火算法处理整数约束 3.数模案例 3.1 问题描述: 3.2 问题分析: 3.3 问题建模: 3.4 惩罚函数法求解约束优化问题: 4.模拟退火算法 Python 程序:求解整数规划问题 5.运行结果 参考文献: 1.整数规划问题 线性规划问题的最优解可能是分数或小数.但很多实际问题常常要求某些变量必须是整数解,例如:机器的台数.工作的人数或装货的车数.根据对决策变量的不同要求,整数规划又可以分为:纯整数规划.混合整数规划.0-1整数规划.混合0-1规划. 整数

  • Python数学建模学习模拟退火算法约束条件处理示例解析

    Python数学建模学习模拟退火算法约束条件处理示例解析

    目录 1.最优化与线性规划 2.模拟退火算法处理约束条件 3.惩罚函数法 4.数模案例 4.1 问题描述: 4.2 问题建模: 5.模拟退火算法 Python 程序 6.运行结果 参考文献: 1.最优化与线性规划 最优化问题的三要素是决策变量.目标函数和约束条件. 线性规划(Linear programming),是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的优化方法,常用于解决利用现有的资源得到最优决策的问题. 简单的线性规划问题可以用 Lingo软件求解,Matlab.Python 中也有求解

  • Python实现冒泡排序算法的示例解析

    Python实现冒泡排序算法的示例解析

    目录 1. 算法描述 2. 算法分析 3. 动图展示 4. 代码实现 5. 算法升级 6. 时间复杂度分析 1. 算法描述 冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单的排序算法.它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端. 2. 算法分析 1. 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大(升序),就交换他们两个. 2. 对每

随机推荐