问题描述
请帮忙！所以我读了几篇关于使用 GA 进行关联规则挖掘的论文。
我的数据集如下所示：
allTransactions = [['egg','bread'],['milk'],['apple','milk'],['ramen'],['ramen','egg',...]
我使用 apriori 算法从中获取规则，看起来像这样
Rule: ['egg'] ==> ['milk'] (Conf: 85.71%,Supp: 60.00%)
Rule: ['china'] ==> ['milk'] (Conf: 100.00%,Supp: 60.00%)
Rule: ['apple'] ==> ['milk'] (Conf: 100.00%,Supp: 10.00%)
我想用遗传算法来做同样的事情。 我想我必须将项目名称编码为一些二进制字符串，然后将它们输入算法。
我的适应度函数会是什么样子？我只为我的 apriori 算法提供了支持和信心，所以我想做一些类似的事情，以便我可以比较我猜？
如果有人可以指出类似问题的 Python 实现，或者他们自己有一些想法，那将不胜感激。
解决方法
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