有没有什么方法可以使用 apriori 为这种类型的数据集找到关联规则？

问题描述

数据集包含标题

我正在 jupyter notebook 上编写这段代码。

"My Code is"
!pip install apyori
!pip install mlxtend
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

from apyori import apriori
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder

dataset = pd.read_csv('Mart.csv')
Total_Transections = len(dataset)
print(Total_Transections)
dataset.head()

transactions = []
for i in range(0,Total_Transections):
transactions.append([str(dataset.values[i,j]) for j in range(0,20)])

from apyori import apriori
Association_Rules = apriori(transactions,min_support = 0.50,min_confidence = 0.2,min_lift = 3,min_length = 2)

Results = list(Rules)
print(len(Results))
print(Results)

我面临着为这个数据集找出关联规则的问题。我尝试了其他类型的生成规则的数据集。但是对于这种类型的数据集，存在一个问题。我将如何生成关联规则。

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

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