了解 apyori 的输出

Posted 2023-03-23

【中文标题】了解 apyori 的输出

【英文标题】：Understanding apyori's output

【发布时间】：2017-11-06 10:00:37

【问题描述】：

我非常熟悉先验算法，以及支持/信心/提升的含义。

我目前正在使用apyori apriori 实现，但我不确定我是否理解apyori.apriori() 调用的输出。

结果是这样的

> RelationRecord(items=frozenset('item1', 'item2'),
> support=0.15365410803449842,
> ordered_statistics=[OrderedStatistic(items_base=frozenset('item1'),
> items_add=frozenset('item2'), confidence=0.6203420891875382,
> lift=2.2233410344037092),
> OrderedStatistic(items_base=frozenset('item2'),
> items_add=frozenset('item1'), confidence=0.5507049891540131,
> lift=2.2233410344037097)])

什么是规则？有多种支持/信心/提升，每个代表什么？

我希望对输出的每个部分提供字典式的解释

【参考方案1】：

RelationRecord 反映了项目的子集，而 ordered_statistics 是 OrderedStatistics 的列表，它反映了规则。每个 OrderedStatistics 的 items_base 是前件，items_add 是后件。支持存储在 RelationRecord 中，因为它对于包含的规则是相同的。

在你的例子中：

item1 -> item2 的置信度为 0.62，提升率为 2.2233410344037092x

item2 -> item1 的置信度为 0.55，提升率为 2.2233410344037097x

两者都支持=0.15365410803449842。

对于它的价值，我最终转而使用 PyFIM 以获得相对丰富的功能和其他捆绑算法（例如 fp-growth）。

【讨论】：

只是想跟进看看我的回答是否有帮助/您继续使用 apyori。如果您觉得这有帮助，请选择它作为正确答案。谢谢！

你知道算法返回的rules是否默认按某种顺序排序？ rules = apriori(transactions, min_support = 0.003, min_confidence = 0.2, min_lift = 3, min_length = 2)

谢谢。我真的希望apyori 有适当的文档。

@Jay 注意没有关键字 arg min_length。

@timegeb - 刚刚将这些非官方文档拼凑在一起。希望他们有所帮助！ zaxrosenberg.com/unofficial-apyori-documentation