내 데이터 세트는 내가 열만해야 LHS와 RHS 만 A, B, C 및 D 열을 갖고 싶어이 A B C D PR1 PR2 PR3 PR4
Values Values Values Values 0 1 0 0
Values Values Values Values 1 0 0 0
Values Values Values Values 0 0 1 0
Values Va
좋아, 오후 내내이 벽으로 내 머리를 때리고 있습니다. 나는 많은 유사한 포스트가다는 것을, 그러나 나는 과실을 얻는 것을 계속하고 아마 어리석은 실수하고있다. 나는 어떤 트랜잭션 바구니 분석을 수행하기 위해 여기에있는 apyori 패키지를 사용하고 는 : https://pypi.python.org/pypi/apyori/1.1.1 이 패키지 dump_as_
나는 다음과 같은 코드 및 수신 해당 협회 규칙을 사용 : library("arules")
data("Adult")
rules <- apriori(Adult,parameter = list(supp = 0.5, conf = 0.9, target = "rules"))
labels(rules)
50 규칙이 있습니다. Adult3<-as.d
나는 며칠 전 기계 학습 프로젝트 작업을 시작하고 나는 다음과 같은 상황이 : 내가 일정을 함께로 선택한 곳 대상의 집합입니다 (일정의 데이터베이스가를 여행의 일부) 다른 목적지를 선택하면 목적지가 여행의 일부로 선택 될지를 확인하고자합니다. A, B -> C
A, D, C -> B
내가이가 추천 시스템의 문제이며 나는 해결책을 접근하는 기술을 연구
나는 다음과 같은 CSV : 원함와 https://github.com/antonio1695/Python/blob/master/nearBPO/facturasprueba.csv 내가 연관 규칙을 찾을 수 apriori 기능을 사용하고자합니다. Error in asMethod(object) : column(s) 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,
으로 분석하고 싶습니다. 시장 바구니 분석에서 어떤 항목이 잘 어울리지 않았습니까? 기본적으로 함께있는 항목을 찾지 못하면 대기열에서 빠져 나옵니다. 나는 다양한 속성의 조합으로 인해 레코드 (13 개 속성/열 포함)가 불완전한 상황이 있습니다. 예 : a1, a2 .... a13에 대해서는 입니다. 위의 모든 속성은 값을 가질 수도 있고 그렇지 않을 수도
: 구입 있었는지에 대한 설명입니다 제품 설명 및 UUID 각 트랜잭션의 고유 한 ID입니다 개인으로부터. 즉 하나의 UUID에 대해 여러 가지 Desc가 될 수 있다는 것을 의미합니다. 내가 찾고자하는 연결 규칙의 유형은 많은 다른 UUID에 2 개의 Desc가 있다는 것을 보면, 예를 들어 고기와 맥주라고합니다. 규칙 말을 밖으로 보여줄 것이다 : 그것