R - 先验() 不识别数字事务中的 lhs

Question

我在使用 arules 包让我的数据生成任何规则时遇到了真正的麻烦。我已经设法获得了 100000 行交易数据，并在 SAS 中显示了规则。我无法让它在 R 中工作。

[5]      {19,29,40,119,134}   
[6]      {24,40,45,67,141}    
[7]      {17,18,57,74,412}    
[8]      {16,79,90,150,498}   
[9]      {18,57,111,161,267}  
[10]     {11,75,131,427,429}  
[11]     {57,99,111,143,236} 

发生业务数据如下所示，最初来自一个所有数字都是分开的表。

arules <- read.transactions('tid.csv', format = c("basket", "single"), 
sep=",")
rules <- apriori(arules,parameter = list(supp = 0.1, conf = 0.1, target = 
"rules"))
summary(rules)

作为参考，支撑和置信度设置没有区别。有时我在检查规则时会得到这个。

         lhs    rhs                   support      confidence   lift count
[1]      {}  => {8,11,96,112,432}     9.710623e-06 9.710623e-06 1    1    
[2]      {}  => {62,134,222,254,412}  9.710623e-06 9.710623e-06 1    1 

知道为什么先验不能分离交易中的项目吗？这是否需要重新转换为长格式，如果是，我将如何形成此数据框？

V2  V3  V4  V5  V6
8   11  96  112 432
10  35  39  76  119
18  38  68  141 267
29  36  57  61  63
19  29  40  119 134
24  40  45  67  141
17  18  57  74  412

Answer 1

如果我理解正确，那么您应该尝试一下，并告诉我们是否有帮助。

library(arules)
library(arulesViz)
#sample data
df <- read.table(text="V2  V3  V4  V5  V6
                 8   11  96  112 432
                 10  35  39  76  119
                 18  38  68  141 267
                 29  36  57  61  63
                 19  29  40  119 134
                 24  40  45  67  141
                 17  18  57  74  412", header=T)
write.csv(df, "apriori_demo.csv", row.names = F)
#convert sample data into transactions format for apriori algorithm
trx <- read.transactions("apriori_demo.csv", format="basket", sep=",", skip=1)
#apriori rules
apriori_rule <- apriori(trx, parameter = list(supp = 0.1, conf = 0.1)) 
#obviously you need to have better parameters compared to the one you have used in your post!
inspect(apriori_rule)
plot(apriori_rule, method="graph")