Реализации алгоритмов MSapriori и CARapriori в Python или R

Question

MSapriori и CARapriori являются частными версиями алгоритма apriori для поиска правил сопоставления в, скажем, наборе данных транзакций (анализ корзины).

MSapriori устанавливает различные минимальные требования к поддержке для различных элементов.

CARapriori находит ассоциации с конкретной целью.

Мой вопрос, если вам известны реализации этих алгоритмов в Python или R.

Answer 1

Пакет R arulesCBA имеет функцию, называемую mineCARs, для разработки правил ассоциации классификации, т. Е. Правил с элементами для классификации в RHS.Следующий пример взят со страницы руководства.

data("iris")

iris.disc <- discretizeDF.supervised(Species ~ ., iris)
iris.trans <- as(iris.disc, "transactions")

# mine CARs with items for "Species" in the RHS
cars <- mineCARs(Species ~ ., iris.trans, parameter = list(support = 0.3))
inspect(cars)

Я не думаю, что реализации R в настоящее время поддерживают множественную минимальную поддержку.

Answer 2

Вы проверили пакет arules в R?Вы можете установить минимальное требование поддержки в опциях, а также установить цель.Вот пример из документации:

library("arules")
data("Adult")
rules <- apriori(Adult, parameter = list(supp = 0.5, conf = 0.9, target = "rules"))

Вот ссылка, которая также может вам помочь: Как найти минимальную поддержку в алгоритме Apriori .