关联规则Apriori算法例子

前言

什么是AI？
The theory and development of computer systems able to perform tasks normally requiring human intelligence.(–Oxford Dictionary)
Using data to solve problems.(–cy)

支持度、置信度、提升度

1.支持度：是个百分比，指的是某个商品组合出现的次数与总次数之间的比例，支持度越高，代表这个组合出现的频率越大；
2.置信度：置信度(A→B)是个条件概念。指的是当你购买了商品A，会有多大的概率购买商品B；
3.提升度：商品A的出现，对商品B的出现概率提升的程度。提升度(A→B)=置信度(A→B)/支持度(B);
提升度的三种可能：提升度(A→B)>1：代表有提升；提升度(A→B)=1：代表有没有提升，也没有下降；提升度(A→B)<1：代表有下降。

举例

有下图这样一组订单：

from efficient_apriori import apriori

# 设置数据集
transactions = [('牛奶','面包','尿布'),
        ('可乐','面包', '尿布', '啤酒'),
        ('牛奶','尿布', '啤酒', '鸡蛋'),
        ('面包', '牛奶', '尿布', '啤酒'),
        ('面包', '牛奶', '尿布', '可乐')]
# 挖掘频繁项集和频繁规则
itemsets, rules = apriori(transactions, min_support=0.5,  min_confidence=1)
print("频繁项集：\n", itemsets)
print("关联规则：\n", rules)

频繁项集：
{1: {(‘牛奶’,): 4, (‘尿布’,): 5, (‘面包’,): 4, (‘啤酒’,): 3}, 2: {(‘尿布’, ‘牛奶’): 4, (‘尿布’, ‘面包’): 4, (‘牛奶’, ‘面包’): 3, (‘啤酒’, ‘尿布’): 3}, 3: {(‘尿布’, ‘牛奶’, ‘面包’): 3}}
关联规则：
[{牛奶} -> {尿布}, {面包} -> {尿布}, {啤酒} -> {尿布}, {牛奶, 面包} -> {尿布}]

 #看一下频繁项集
print(itemsets)
print(type(itemsets))

{1: {(‘牛奶’,): 4, (‘尿布’,): 5, (‘面包’,): 4, (‘啤酒’,): 3}, 2: {(‘尿布’, ‘牛奶’): 4, (‘尿布’, ‘面包’): 4, (‘牛奶’, ‘面包’): 3, (‘啤酒’, ‘尿布’): 3}, 3: {(‘尿布’, ‘牛奶’, ‘面包’): 3}}

for k,value in itemsets.items():#最前面的数字123代表商品组合数   分别代表1件 2件 3件商品的组合
    print(k,value)#{
     }括号里面又是（）：数字，（）代表商品组合名称，：后面的数字代表（）商品组合出现的次数
    #支持度小于0.5的已经被pass了，因为设置的min_support=0.5

1 {(‘牛奶’,): 4, (‘尿布’,): 5, (‘面包’,): 4, (‘啤酒’,): 3}
2 {(‘尿布’, ‘牛奶’): 4, (‘尿布’, ‘面包’): 4, (‘牛奶’, ‘面包’): 3, (‘啤酒’, ‘尿布’): 3}
3 {(‘尿布’, ‘牛奶’, ‘面包’): 3}

#看一下关联规则
print(rules)#关联规则是置信度和支持度都满足
#这里的意思就是说  {
     }里面的组合支持度 大于0.5    并且 {
     }->{
     }  前面括号对后面括号的置信度等于1（因为设置的置信度最小值是1  本身置信度最大值也是1）
print(type(rules))

[{牛奶} -> {尿布}, {面包} -> {尿布}, {啤酒} -> {尿布}, {牛奶, 面包} -> {尿布}]

总结

（如果您发现我写的有错误，欢迎在评论区批评指正）。