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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。

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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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370閲覧

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?

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