计算R中关联规则的信念值？

Posted 2023-03-23

【中文标题】计算R中关联规则的信念值？

【英文标题】：Calculating conviction values for association rules in R?

【发布时间】：2016-10-17 21:03:55

【问题描述】：

我正在使用 R 中的先验算法来挖掘关联规则。我可以根据置信度、提升度和支持度检查生成的规则，但希望评估每条规则的信念值。有谁知道如何在 R 中做到这一点？

【参考方案1】：

看看?arules::interestMeasure。例如，按照Wikipedia example，您可以这样做：

df <- read.table(header=T, text="ID     milk    bread   butter  beer    diapers
1   T   T   F   F   F
2   F   F   T   F   F
3   F   F   F   T   T
4   T   T   T   F   F
5   F   T   F   F   F")
library(arules)
trans <- as(df[, -1], "transactions")
rules <- apriori(trans, list(supp = 0.01, conf = 0.01, minlen = 2))
cbind(as(rules, "data.frame"), conviction=interestMeasure(rules, "conviction", trans))
#                       rules support confidence      lift conviction
# 1       beer => diapers     0.2  1.0000000 5.0000000         NA
# 2       diapers => beer     0.2  1.0000000 5.0000000         NA
# 3        butter => milk     0.2  0.5000000 1.2500000        1.2
# 4        milk => butter     0.2  0.5000000 1.2500000        1.2
# 5       butter => bread     0.2  0.5000000 0.8333333        0.8
# 6       bread => butter     0.2  0.3333333 0.8333333        0.9
# 7         milk => bread     0.4  1.0000000 1.6666667         NA
# 8         bread => milk     0.4  0.6666667 1.6666667        1.8
# 9  milk,butter => bread     0.2  1.0000000 1.6666667         NA
# 10 bread,butter => milk     0.2  1.0000000 2.5000000         NA
# 11 milk,bread => butter     0.2  0.5000000 1.2500000        1.2

【讨论】：

嗨！所以我认为这行得通。但是，当我在关联规则上运行它时，结果表不包括列标题（规则、支持、置信度、提升、信念），并且不包括规则的实际描述。这可能是我如何运行先验算法的问题吗？

我不知道。请阅读how to provide minimal reproducible examples in R。然后相应地编辑和改进您的原始问题并添加这样的示例。这可以防止猜测。无论如何，这是最佳实践 - 将鼠标悬停在问题下方的 R 标签上并阅读小便条。

我设法解决了格式问题。谢谢，这正是我需要的！