Python在线零售数据关联规则挖掘Apriori算法数据可视化

关联规则学习 在机器学习中用于发现变量之间的有趣关系。

由Kaizong Ye,Liao Bao撰写

Apriori算法是一种流行的关联规则挖掘和频繁项集提取算法,在关联规则学习中有应用。

它旨在对包含交易的数据库进行操作,例如商店客户的购买(购物篮分析)。除了购物篮分析之外,该算法还可以应用于其他问题。

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什么是频繁项集


频繁项集是数据集中出现频率较高的项集。频繁项集挖掘的目的是发现一组交易中共同出现的有趣项目组合。



频繁项集挖掘基础知识


三个概念:市场、篮子、商品。


需要满足的假设条件:


a. 商品和篮子之间是多对多的关系。


b. 不考虑商品的数量。


c. 某件商品可能不出现在任何一个篮子里,但是任何篮子都包含至少一件商品。


d. 篮子中商品的顺序无关紧要。


有两个项目的项集称为2-项集或配对,有3个项目的项集称为3-项集(或者三元组),以此类推。


迈向关联规则


 支持度


支持度表示项集出现的频率。最小支持阈值决定了频繁项集的评判标准。


2-项集的支持度通常用概率表示:


support(X->Y) = P(XuY)


置信度


confidence(X->Y) = P(X|Y) = support(XuY) / support(X)


关联规则


从支持度和置信度,可以建立频繁项集中项目之间的关联规则。例如:香草威化->香蕉,奶油。[支持度=1%, 置信度=40%]。规则可以读作:在所有篮子中,有1%包含香草威化、香蕉和生奶油的组合;在购买香草威化的客户中,有40%同时购买了香蕉和生奶油。


规则左侧是先导,右侧是后继。


包含数据的示例


附加值——修复计划中的漏洞


避免有些商品自身的表现好于作为关联规则后继时的表现。通过附加值考虑其关联的合理性。


附加值 = 规则置信度 – 右侧的支持度


如果附加值是大的正数,那么规则是好的、有用的。如果附加值接近于0,则这条规则可能是正确的,但是没太大用处。如果附加值是大的负数,那么规则中的商品实际上是负相关的,这时单独使用表现会更好。


寻找频繁项集的方法


快速寻找频繁项集的一条重要原则:向上闭包属性。向上闭包指的是,只有在项集的所有项目都频繁出现时,该项集才是频繁项集。


Apriori算法:


a. 设置一个支持阈值


b. 构建一个1-项集列表,根据支持度得到SingletonList列表


c. 从SingletonList中选择项集构建DoubletonList


d. 从DoubletonList中选择项集构建TripletionList。


e. 重复d步,从前面构建的列表中的单项生成n-项集,直到频繁集用完。


例如,在网络用户导航领域,我们可以搜索诸如访问过网页A和网页B的客户也访问过网页C的规则。

Python sklearn 库没有 Apriori 算法,其中 Python 库 MLxtend 用于市场篮子分析。在这篇文章中,我将分享如何使用Python 获取关联规则和绘制图表,为数据挖掘中的关联规则创建数据可视化 。首先我们需要得到关联规则。

从数组数据中获取关联规则

要获取关联规则,您可以运行以下代码


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数据挖掘中的置信度和支持度

为了选择有趣的规则,我们可以使用最知名的约束,即置信度和支持度的最小阈值 
支持度是指项目集在数据集中出现的频率。
置信度表示规则被发现为真的频率。

关联规则——散点图

建立散点图的python代码。由于这里有几个点有相同的值,我添加了小的随机值来显示所有的点。

以下是支持度和置信度的散点图:


R语言关联挖掘实例(购物篮分析)

阅读文章


如何为数据挖掘中的关联规则创建数据可视化

为了将关联规则表示为图。这是关联规则示例:(豆,洋葱)==>(鸡蛋)


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下面的有向图是为此规则构建的,如下所示。具有 R0 的节点标识一个规则,并且它总是具有传入和传出边。传入边将代表规则前项,箭头在节点旁边。 

下面是一个从实例数据集中提取的所有规则的图形例子。

这是构建关联规则的源代码。

在线零售数据集的数据可视化

为了对可视化进行真实感受和测试,我们可以采用可用的在线零售商店数据集并应用关联规则图的代码。

以下是支持度和置信度的散点图结果。这次使用seaborn库来构建散点图。下面是零售数据集关联规则(前 10 条规则)的可视化。


可下载资源

关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

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