Я пытаюсь найти правила ассоциации, используя алгоритм Apriori в R.
Когда я делаю следующее, выдается ошибка.
rules <- apriori(groceries, parameter = list(supp = 0.001, conf = 0.5))
Ошибка: столбцы 1, 2, 3, 4, 5 нелогичны или имеют значение. Использовать как .фактор
или классифицировать первым.
На аналогичный вопрос ответили здесь .
Я понимаю, что значения столбцов должны быть категориальными, чтобы выполнить этот алгоритм для набора данных и ответа при условии, что все было в порядке.
Например, если у меня есть фрейм данных с именем groceries и столбцами "food", "medicine" и т. Д., Вызов is.factor(groceries$food) выдает следующую ошибку.
Оператор $ недействителен для атомных векторов
Мне интересно, позвонив is.factor (бакалейные товары $ food) должен вернуть ИСТИНА , поскольку мы преобразовали весь фрейм данных в факторы. Но если я сделаю,
groceries[] <- lapply(groceries, factor)
Мне удалось получить ИСТИНА для вызова is.factor () метода.
Что здесь произошло? В чем разница между двумя вышеуказанными методами. Оба работают нормально, но я сталкивался с этим вопросом. Любые объяснения этого высоко ценятся.