如何约束 R 中的先验函数以仅考虑 LHS 中的特定值项？答案

【问题标题】：How can I constrain the apriori function in R to consider only specific value items in LHS?如何约束 R 中的先验函数以仅考虑 LHS 中的特定值项？
【发布时间】：2014-03-23 16:30:51
【问题描述】：

在 R 中，我正在尝试使用 apriori 函数进行关联规则学习。

我有一个这样的数据集：

我对@987654322@的情况感兴趣，我可以通过这样做：

inspect( subset( rules.sorted, subset = rhs %pin% "E=1" ))

但我也只对LHS 包含'=1' 条件而不是'=0' 的情况感兴趣。

所以，我不想要这样的规则：

{A=1,D=0} => {E=1}

我只想要像

这样的规则

{A=1,C=1} => {E=1}

如何在LHS 方面实现这一点？我只能收集如何约束它以查找特定列中的规则，但不能查找具有特定值的任何列。

【问题讨论】：

标签： r data-mining apriori arules

【解决方案1】：

正如您已经指出的，如果您想在右侧使用E=1，只需过滤您的数据。

默认情况下，关联规则挖掘应该只给你积极的规则，也就是A => B。

通常，如果您想使用否定规则，则必须在数据中添加否定符号，即 ANOT=1 和 A=0。

你确定你不只是误解输出吗？

【讨论】：

您好，我也有负面规则，例如在上述情况下，例如：{D=0} => {E=1}。 lhs 上的这些 '=0' 部分是我想避免的规则。我是第一次使用 apriori，但我从不同的地方读到了它。我从来没有遇到过关联规则只给出积极的规则。您是指先验的R函数吗？还是你使用的软件/功能默认排除了这样的负面规则？
据我所知，原来的 APRIORI 并没有这样做。您是否检查了实施的选项？我不使用R，所以我没有手册。它也可能是 R 生成项目集的数据转换的一部分......即它不会将“1”视为存在而“0”视为不存在，而是将“A=1”和“A=0”视为两个不同的项。
是的，我检查了选项。我找不到这样的选项来控制相等值。该功能要求我的数据属于类因素。所以，我也认为 R 将 0 和 1 视为两个不同的项目。我从没想过修复它可以解决我的问题。我会尝试修复它，看看它是否有效。谢谢。
也考虑使用不同的软件。我相信这是一个很好的 FIM 软件页面：borgelt.net/fpm.html - 我不是 R 的粉丝，质量参差不齐。
这是一个很棒的链接。谢谢。

【解决方案2】：

我遇到了同样的问题。当您将数据转换为因子时会出现问题（例如 cmets 中提到的几个人到另一个答案）。当我将我的 data.frame 转换为矩阵然后转换为事务时，我只在输出中有积极的规则。

【讨论】：

谢谢。我正在尝试，但是将数据框转换为矩阵意味着我会丢失所有变量名。你怎么处理？因为我有数百个变量。