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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

統計

統計は、集団現象を数量で把握することです。また、調査で得られた性質や傾向を数量的に表したデータのことをいいます。

Q&A

1回答

987閲覧

アソシエーション分析(相関ルール)について

OkamotoN.426

総合スコア0

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

統計

統計は、集団現象を数量で把握することです。また、調査で得られた性質や傾向を数量的に表したデータのことをいいます。

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投稿2022/02/11 02:07

アソシエーション分析 対象リストの選定

アソシエーション分析(相関ルール)で
Lift > 1.0以上、Confidence > 0.3以上, Support > 0.1以上に
選定をして、リストアップしようと考えています。
(Python 3.0です)

from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules, fpgrowth
freq_items = apriori(df, min_support=0.1, use_colnames='1')

#上で選ばれた組み合わせの中でliftが高い組み合わせを選出
freq_items_top = association_rules(freq_items, metric = "lift",min_threshold = 1.5
)
freq_items_top

以上のようにコードを組みました。
Lift  >1.0以上、 Support > 0.1 以上では選定ができたのですが、
Confidence > 0.3以上の条件はどこにどのように記載すれば
可能でしょうか? 

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OkamotoN.426

2022/02/11 12:59

回答、URLの添付ありがとうございます。 わかりにくい質問で失礼しました。 lift > 1.0 かつ confidence > 0.3 の  (or) の条件で解析したいと考えています。 #上で選ばれた組み合わせの中でliftが高い組み合わせを選出 freq_items_top = association_rules(freq_items, metric = "lift", min_threshold = 1.5) freq_items_top = association_rules(freq_items, metric = "confidence", min_threshold = 0.3) と2つ並べて記載してみましたが、こちらではLift > 1.5の条件が反映されない結果となってしまいました。 どのようにすれば lift > 1.0 かつ confidence > 0.3 の複数条件で 解析できますでしょうか?
guest

回答1

0

association_rules(df, metric = "confidence", min_threshold = 0.3)でいいのでは?

ダメだったのなら、何がどううまくいかなかったのかを具体的に質問に追記してください。

参考:
Association Rules with Python. Association Rules Analysis has become… | by Merve Torkan | Medium

投稿2022/02/11 04:54

KojiDoi

総合スコア13669

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