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5分钟掌握Python关联规则分析

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 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。

 

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相互独立那幺提升度为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(
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

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