1. 关联规则

大家可能听说过用于宣传数据挖掘的一个案例:啤酒和尿布；据说是沃尔玛超市在分析顾客的购买记录时，发现许多客户购买啤酒的同时也会购买婴儿尿布，于是超市调整了啤酒和尿布的货架摆放，让这两个品类摆放在一起；结果这两个品类的销量都有明显的增长；分析原因是很多刚生小孩的男士在购买的啤酒时，会顺手带一些婴幼儿用品。

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不论这个案例是否是真实的，案例中分析顾客购买记录的方式就是关联规则分析法Association Rules。

关联规则分析也被称为购物篮分析，用于分析数据集各项之间的关联关系。

1.1 基本概念

•  项集：item的集合，如集合{牛奶、麦片、糖}是一个3项集，可以认为是购买记录里物品的集合。
•  频繁项集：顾名思义就是频繁出现的item项的集合。如何定义频繁呢？用比例来判定，关联规则中采用支持度和置信度两个概念来计算比例值
•  支持度：共同出现的项在整体项中的比例。以购买记录为例子，购买记录100条，如果商品A和B同时出现50条购买记录（即同时购买A和B的记录有50），那边A和B这个2项集的支持度为50%   

•  置信度：购买A后再购买B的条件概率，根据贝叶斯公式，可如下表示：  

•  提升度：为了判断产生规则的实际价值，即使用规则后商品出现的次数是否高于商品单独出现的评率，提升度和衡量购买X对购买Y的概率的提升作用。如下公式可见，如果X和Y相互独立那么提升度为1，提升度越大，说明X->Y的关联性越强

1.2 关联规则Apriori算法

关联规则方法的步骤如下：

•  发现频繁项集
•  找出关联规则

Apriori算法是经典的关联规则算法。Apriori算法的目标是找到最大的K项频繁集。Apriori算法从寻找1项集开始，通过最小支持度阈值进行剪枝，依次寻找2项集，3项集直到没有更过项集为止。

下面是一个案例图解：

•  图中有4个记录，记录项有1，2，3，4，5若干
•  首先先找出1项集对应的支持度（C1），可以看出4的支持度低于最小支持阈值，先剪掉（L1）。
•  从1项集生成2项集，并计算支持度（C2），可以看出（1，5）（1，2）支持度低于最小支持阈值，先剪掉（L2）
•  从2项集生成3项集，（1，2，3）（1，2，5）（2，3，5）只有（2，3，5）满足要求
•  没有更多的项集了，就定制迭代

2. mlxtend实战关联规则

关联规则目前在scikit-learn中并没有实现。这里介绍另一个python库mlxtend。

2.1 安装

 
 
 
 

  
  
  
  
pip install mlxtend 
 
 
 
 

2.2 简单的例子

•  来看下数据集： 

 
 
 
 

  
  
  
  
import pandas as pd  
  
  
  
  
 item_list = [['牛奶','面包'],  
  
  
  
  
     ['面包','尿布','啤酒','土豆'],  
  
  
  
  
     ['牛奶','尿布','啤酒','可乐'],  
  
  
  
  
     ['面包','牛奶','尿布','啤酒'],  
  
  
  
  
     ['面包','牛奶','尿布','可乐']]  
  
  
  
  
 item_df = pd.DataFrame(item_list) 
 
 
 
 

•  数据格式处理，传入模型的数据需要满足bool值的格式 

 
 
 
 

  
  
  
  
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncode  
  
  
  
  
 te = TransactionEncoder()  
  
  
  
  
 df_tf = te.fit_transform(item_list)  
  
  
  
  
 df = pd.DataFrame(df_tf,columns=te.columns_)     
 
 
 
 

• 计算频繁项集

 

 
 
 
 

  
  
  
  
from mlxtend.frequent_patterns import apriori  
  
  
  
  
# use_colnames=True表示使用元素名字，默认的False使用列名代表元素, 设置最小支持度min_support  
  
  
  
  
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.05, use_colnames=True)  
  
  
  
  
frequent_itemsets.sort_values(by='support', ascending=False, inplace=True)  
  
  
  
  
# 选择2频繁项集  
  
  
  
  
print(frequent_itemsets[frequent_itemsets.itemsets.apply(lambda x: len(x)) == 2])   
 
 
 
 

•  计算关联规则   

 
 
 
 

  
  
  
  
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules  
  
  
  
  
    # metric可以有很多的度量选项，返回的表列名都可以作为参数  
  
  
  
  
    association_rule = association_rules(frequent_itemsets,metric='confidence',min_threshold=0.9)  
  
  
  
  
    #关联规则可以提升度排序  
  
  
  
  
    association_rule.sort_values(by='lift',ascending=False,inplace=True)   
  
  
  
  
    association_rule  
  
  
  
  
    # 规则是：antecedents->consequents  
 
 
 
 

选择出来关联规则之后，根据提升度排序后，可能最高提升度的规则是在我们常识范围内，那这个规则的价值就不高。所以我们要在产生的规则中根据业务特点进行筛选，像开篇提到（啤酒->尿布）完全不同的品类之间的关联。

笔者最近用关联规则分析用户的体检报告记录，也得出了关于各个病症的有意义的关联，如并发症，不同病症相互影响等。

3. 总结

本分介绍关联规则的基本概念和经典算法Apriori，以及python的实现库mlxtend使用。

总结如下：

•  关联规则用于分析数据集各项之间的关联关系，想一想啤酒和尿布的故事
•  三个重要概念：支持度，置信度和提升度
•  Apriori通过迭代先找1项集，用支持度过滤项集，逐步找出所有k项集
•  用置信度或提升度来选择满足的要求的规则
•  mlxtend对数据要求转换成bool值才可用 

文章题目：5分钟掌握Python关联规则分析
地址分享：http://cdbrznjsb.com/article/djciice.html