apriori

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    私はaprioriアルゴリズムとサポート/信頼/揚力の意味を良く知っています。 私は現在、apyoriアプリオリの実装を使用していますが、ののapyori.apriori()コールがわかりません。 それはルールです何この > RelationRecord(items=frozenset({'item1', 'item2'}), > support=0.15365410803449842, >

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    現在私の大学の特定のプロジェクトを運営しています。 私がこのプロジェクトでやっていることは、関連ルールマイニングを使ってクロスセリングモデルを構築することです。 その結果、私はたくさんのルールを持っていましたが、どのようにランク付けするのがベストであるかわかりません。 Confidence=20% Lift= 5 オプション2:Confidence = 50% Lift = 2 私は自信が重要であ

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    私のデータセット(以下の図を参照)にaprioriアルゴリズムを実行しようとしています。 マイ本データセットは、SAP ID &アラームコードに関する情報を有する画像の通りです。 チュートリアルで説明したフォーマットに従ってデータセットを変換する必要があります(各SAP IDには、それぞれのアラームのリストが必要です)。 ピボット操作を行います

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    数字の入った、または ".part"のような特定の文字列を含むRHS規則を返したい。下のコードを実行するとエラーが発生します。 指定した文字列または任意の数字を含むすべての項目を返すようにRHSを取得する方法に関するアイデアはありますか? library("arules") basket_rules <- apriori(ttk, parameter = list(sup = 0.0008,

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    私は、テキストファイルがあります:私はfrequent itemsetsを見つけたい items [1] {542931} [2] {542380} [3] {81387,542448,360015,542613,542931} [4] {546845,542614} [5] {1123614} [6] {542931}

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    私は、私がlhsで同時に必要とする複数の属性を指定できるようにR aprioriアルゴリズムを取得しようとしています。 rules <- apriori(Data, parameter=list(supp = 0.0001, conf = 0.001, minlen = 2), appearance = list(lhs = c("DiagnoseTekst=Acuut hartfalen"),

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    私は現在、C#のサポートアルゴリズムによって得られた頻出アイテムセットからの信頼性に関する強力な関連ルールを見つけようとしています。申し訳ありませんが、私は現時点で貴重なコードはありませんが、何か歓迎されます。詳しい説明は、ページ下部の表を参照してください。私は、自信に基づいて最終的な頻出アイテムセットを生成する方法の実装に関するヒントを希望します。関連の1世代はと強い関連の2抽出が頻出集合の組の

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    組み合わせの頻度の正しい解を検索するのに問題があります。 この私のコード: import pandas as pd import itertools list = [1,20,1,50] combinations = [] for i in itertools.combinations(list ,2): combinations .append(i) data = pd

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    私のデータにAprioiriアルゴリズムを実装しています。データにはほぼ700のレコードがあり、属性はほぼ81です。私は、そのデータの関連ルールを生成したいと思います。 これは私のプログラムのためのコードです: public class Aprioritest { /** * @param args the command line arguments */ public static

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    enter image description here誰でも、次のデータ形式を 'Arules'が使用できる形式に変換する方法を提案するのに役立ちます。 'DF' という名前 データセットが 'Recieptnumber' のようで、 '商品名' 1、卵 1、リンゴ 2、水 3、チップ 3、リンゴ 3、紙 ..... マトリックスを作成するテーブル(DF)関数を使用していた---スペア行列である