5 分钟掌握 Python 关联规则分析

1. 关联规则

大家可能听说过用于宣传数据挖掘的一个案例:啤酒和尿布；据说是沃尔玛超市在分析顾客的购买记录时，发现许多客户购买啤酒的同时也会购买婴儿尿布，于是超市调整了啤酒和尿布的货架摆放，让这两个品类摆放在一起；结果这两个品类的销量都有明显的增长；分析原因是很多刚生小孩的男士在购买的啤酒时，会顺手带一些婴幼儿用品。

不论这个案例是否是真实的，案例中分析顾客购买记录的方式就是关联规则分析法Association Rules。

关联规则分析也被称为购物篮分析，用于分析数据集各项之间的关联关系。

1.1 基本概念

• 项集：item的集合，如集合{牛奶、麦片、糖}是一个3项集，可以认为是购买记录里物品的集合。

• 频繁项集：顾名思义就是频繁出现的item项的集合。如何定义频繁呢？用比例来判定，关联规则中采用支持度和置信度两个概念来计算比例值

• 支持度：共同出现的项在整体项中的比例。以购买记录为例子，购买记录100条，如果商品A和B同时出现50条购买记录（即同时购买A和B的记录有50），那边A和B这个2项集的支持度为50%

  

• 置信度：购买A后再购买B的条件概率，根据贝叶斯公式，可如下表示：

  

• 提升度：为了判断产生规则的实际价值，即使用规则后商品出现的次数是否高于商品单独出现的评率，提升度和衡量购买X对购买Y的概率的提升作用。如下公式可见，如果X和Y相互独立那么提升度为1，提升度越大，说明X->Y的关联性越强

  

1.2 关联规则Apriori算法

关联规则方法的步骤如下：

• 发现频繁项集

• 找出关联规则

Apriori算法是经典的关联规则算法。Apriori算法的目标是找到最大的K项频繁集。Apriori算法从寻找1项集开始，通过最小支持度阈值进行剪枝，依次寻找2项集，3项集直到没有更过项集为止。

下面是一个案例图解：

• 图中有4个记录，记录项有1，2，3，4，5若干

• 首先先找出1项集对应的支持度（C1），可以看出4的支持度低于最小支持阈值，先剪掉（L1）。

• 从1项集生成2项集，并计算支持度（C2），可以看出（1，5）（1，2）支持度低于最小支持阈值，先剪掉（L2）

• 从2项集生成3项集，（1，2，3）（1，2，5）（2，3，5）只有（2，3，5）满足要求

• 没有更多的项集了，就定制迭代

2. mlxtend实战关联规则

关联规则目前在scikit-learn中并没有实现。这里介绍另一个python库mlxtend。

2.1 安装

pip install mlxtend

2.2 简单的例子

• 来看下数据集：

  import pandas as pd
  
  item_list = [['牛奶','面包'],
      ['面包','尿布','啤酒','土豆'],
      ['牛奶','尿布','啤酒','可乐'],
      ['面包','牛奶','尿布','啤酒'],
      ['面包','牛奶','尿布','可乐']]
  
  item_df = pd.DataFrame(item_list)
  

• 数据格式处理，传入模型的数据需要满足bool值的格式

  from mlxtend.preprocessing import TransactionEncode
  
  te = TransactionEncoder()
  df_tf = te.fit_transform(item_list)
  df = pd.DataFrame(df_tf,columns=te.columns_)
  

  
  

  

• 计算频繁项集

  from mlxtend.frequent_patterns import apriori
  
  # use_colnames=True表示使用元素名字，默认的False使用列名代表元素, 设置最小支持度min_support
  frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.05, use_colnames=True)
  
  frequent_itemsets.sort_values(by='support', ascending=False, inplace=True)
  
  # 选择2频繁项集
  print(frequent_itemsets[frequent_itemsets.itemsets.apply(lambda x: len(x)) == 2])  
  

  
  

  

• 计算关联规则

  from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
  
  # metric可以有很多的度量选项，返回的表列名都可以作为参数
  association_rule = association_rules(frequent_itemsets,metric='confidence',min_threshold=0.9)
  
  #关联规则可以提升度排序
  association_rule.sort_values(by='lift',ascending=False,inplace=True)    
  association_rule
  # 规则是：antecedents->consequents
  

  
  

  

选择出来关联规则之后，根据提升度排序后，可能最高提升度的规则是在我们常识范围内，那这个规则的价值就不高。所以我们要在产生的规则中根据业务特点进行筛选，像开篇提到（啤酒->尿布）完全不同的品类之间的关联。

笔者最近用关联规则分析用户的体检报告记录，也得出了关于各个病症的有意义的关联，如并发症，不同病症相互影响等。

3. 总结

本分介绍关联规则的基本概念和经典算法Apriori，以及python的实现库mlxtend使用。

总结如下：

• 关联规则用于分析数据集各项之间的关联关系，想一想啤酒和尿布的故事

• 三个重要概念：支持度，置信度和提升度

• Apriori通过迭代先找1项集，用支持度过滤项集，逐步找出所有k项集

• 用置信度或提升度来选择满足的要求的规则

• mlxtend对数据要求转换成bool值才可用

作者简介：wedo实验君, 数据分析师；热爱生活，热爱写作

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