Алгоритм анализа правил ассоциации

У меня есть такой набор данных:

id|kurs|grade
1|c1|a
1|c2|b
2|c3|a

Я хочу использовать правила ассоциации таким образом. Если кто-то получает оценку «a» в «c1», он получит «b» в c2. Это всего лишь пример, но я хочу, чтобы правила ассоциации были определены таким образом. . Я пробовал следующий код:

dataset=list(df.values)
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(dataset).transform(dataset)
df_encoded = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
df_encoded
from mlxtend.frequent_patterns import apriori

apriori(df_encoded, min_support=0.1,use_colnames=True)

Я не получил ожидаемого результата. Не могли бы вы пролить свет на это?


python-3.x python machine-learning mlxtend apriori
person Sri Test    schedule 20.01.2020    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Вы должны предварительно обработать данные, чтобы они соответствовали ожидаемому формату. Пытаться

#create example dataframe
import pandas as pd
ids = [1,1,2,2,3]
kurs= [1,2,3,1,1]
grade=[1,1,2,2,1]
df=pd.DataFrame.from_dict({'id':ids, 'kurs':kurs, 'grade':grade})
# make it in into the expected format 
df_properly = pd.crosstab(df['id'],[df['kurs'],df['grade']])
person Feelx234    schedule 22.01.2020