apyori의 출력 이해하기

Question

저는 apriori 알고리즘과 지원/신뢰/상승의 의미에 대해 잘 알고 있습니다.

나는 현재 apyori 애플리케이션 구현을 사용하고 있으며 출력은 apyori.apriori()입니다.

는

이 규칙은 무엇입니까이

> 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)]) 

처럼 온다? 각기 다른 지원/확신/상승이 있습니다. ordered_statistics이 규칙을 반영 OrderedStatistics의 목록입니다 동안

나는, 출력

Answer 1

RelationRecord 항목의 하위 집합을 반영의 각 부분의 사전 스타일의 설명을 감사하겠습니다. 각 OrderedStatistics의 items_base는 전제이며 items_add는 결과입니다. 지원은 포함 된 규칙과 동일하기 때문에 RelationRecord에 저장됩니다. 당신의 예에서

:

항목 1 - 0.62 자신감과 2.2233410344037092x 리프트

항목 2와 1> 항목 -> 항목 1 0.55 자신감과 2.2233410344037097x 리프트 모두 지원을

= 0.15365410803449842과 함께.

가치가있는 부분에 대해서는 관련 기능이 풍부하고 기타 번들 알고리즘 (예 : fp-growth)을 사용하기 위해 PyFIM으로 전환되었습니다.