더북(TheBook)

3. mlxtend의 Apriori 알고리즘 적용하기

>>> import mlxtend
>>> from mlxtend.frequent_patterns import apriori
>>> from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
>>> apriori(df, min_support = 0.6)   # 최소 지지도를 0.6으로 하여 Apriori에 적용하기
    support   itemsets
-----------------------
0       0.6         (0)
1       0.8         (1)
2       0.6         (3)
3       0.8         (5)
4       0.6         (8)
5       0.6        (10)
6       0.6      (0, 5)
7       0.6      (1, 3)
8       0.6      (1, 5)
9       0.6     (1, 10)
10      0.6      (3, 5)
11      0.6   (1, 3, 5)


# itemsets에 제품명이 나오도록 지정
>>> apriori(df, min_support = 0.6, use_colnames = True)
   support               itemsets
----------------------------------
0      0.6                 (Apple)
1      0.8                 (Beans)
2      0.6                (Cookie)
3      0.8                  (Eggs)
4      0.6                  (Milk)
5      0.6                (Yogurt)
6      0.6           (Eggs, Apple)
7      0.6         (Cookie, Beans)
8      0.6           (Eggs, Beans)
9      0.6         (Yogurt, Beans)
10     0.6          (Cookie, Eggs)
11     0.6   (Eggs, Cookie, Beans)
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