Как получить значение поддержки и доверия в соответствии с вашим набором данных?

Question

Я новичок в этом алгоритме априори. Но у меня проблемы с получением необходимой поддержки и доверия. Мой примерный набор данных:

Sleeping Problems in Babies
Sleeping Problems in Babies, Difficulty in Sleeping
Sleeping Problems in Babies
Excessive Crying
Excessive Crying
Excessive Crying
Excessive Crying, Fever in Babies
Fever in Babies, Fever in Children, Painful or Irritated Ear, Earache
Fever in Babies, Vomiting in Babies, Coughing, Breathing Problems
Excessive Crying,  Vomiting in Babies, Feeding Problems, Coughing, Chest Pain, Difficulty in Swallowing, Recurrent Vomiting,  Abdominal Pain, Recurrent Abdominal Pain, Wind, Nausea and Vomiting in Pregnancy, Abdominal Pain in Pregnancy

Я попробовал следующий код:

    trans_data = pd.read_csv('Book1.csv', header=None)
    trans_data.head()
    trans_data.shape
    records = []
    for i in range(0, 9):
        records.append([str(trans_data.values[i,j]) for j in range(0, 1)])
    association_rules = apriori(records, min_support=0.05, min_confidence=0.2, min_lift=3, min_length=1)
    association_results = list(association_rules)
    print(len(association_results))
    print(association_results[0])

Но я получаю 0 правил. Я думаю, что я не могу рассчитать эти значения поддержки, уверенности, подъема и длины. Как я могу правильно рассчитать это?