相當於使用者的籃子，籃子裡面可能是1項集，也可能是4項集。
籃子裡所有的物品構成乙個集合。在關聯分析中，包含0個或者多個項的集合被稱為項集（itemset）。
滿足最小支援閾值的所有項集
【下面的這些不常用- -】
import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
data=pd.read_csv(
"e:\\investment.csv"
)data.head
)#去除重複資料
retail=pd.dataframe(columns=
('id'
,'prod'))
for userid in users:
pro_s=data[data[
'userid'
]==userid]
.proid.t #將userid一樣的proid放在乙個列表裡，構成項集
#print(list(pro_s))
)retail.index=
range
(retail.shape[0]
)#指定索引是列
retail_id=retail.drop(
'prod',1
)#drop函式預設刪除行，刪除列要加axis=1
(retail_id[:5
])retial_prod=retail.prod.
str.join(
',')
retail_prod=retail.prod.
str.get_dummies(
',')
#構造虛擬變數
到這裡，資料處理完畢，可以開始關聯分析了
先進行計算規則
#計算規則
#設定最小支援度來選擇頻繁項集
frequent_itemsets=apriori(retail_onehot.drop(
'id',1
),min_support=
0.3,use_colnames=
true
)#設定最小支援度為0.3求頻繁項集，顯示列標籤名
#引數解釋
#min_support -- the minimum support of relations (float).最小支援度，可用來篩選項集
#min_confidence -- the minimum confidence of relations (float).最小可信度，可用來篩選項集
#min_lift -- the minimum lift of relations (float).最小提公升度
#max_length -- the maximum length of the relation (integer).序列最小長度
#'lift』大於1.2，求關聯規則
然後定義乙個規則來篩選一下
我這邊篩選的規則是滿足前提專案大於等於2個，結果專案為1個，置信度大於75%，提公升度大於1.2的結果。
#規則篩選
上面這三個結果就是按規則得到的關聯分析的結果啦
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