1.理解关联规则

1)基本认识

  • 购物篮分析:用来判别事务型数据中商品之间关联的机器学习方法,在零售店之间广泛使用。
  • 购物篮分析的结果是一组指定商品之间关系模式的关联规则
  • 表现形式:{花生酱,果冻}——>{面包},即如果购买了花生酱和果冻,就很有可能购买面包。商品的集合称为项集。
  • 特点:无监督学习,不能预测,智能发现知识;不能衡量算法性能,只能定性地评估。
  • 其他应用场景:癌症种寻找DNA和蛋白质频繁出现的模式;信用卡欺诈和保险或医疗津贴的模式等。

2)Apriori算法

  • Apriori:a priori,即事先
  • 事务型数据特点:一般很庞大,潜在的项集数量随着特征的数量呈指数增加。给定k个项,则有2^k个可能的项集必须用于规则的搜索。
  • 采用启发式算法来减少需要搜索的项集数,如广泛使用的Apriori算法,利用了一个简单的先验信念作为准则来减少关联规则的搜索空间(Apriori性质:一个频繁项集的所有子集必须也是频繁的)。

度量规则兴趣度:支持度和置信度

  • 支持度:一个项集或规则在数据中出现的频率。项集可以是多个项{A,B},也可是单个{A}。

  • 置信度:规则的预测能力或准确度度量,即表交易中项集X的出现导致项集Y出现的比例,和贝叶斯概率P(A|B)类似。

用Apriori性质建立规则

  • 如果{A,B}是频繁的,那么{A}和{B}必须是频繁的。通过Apriori算法可提前排除潜在的关联规则。
  • 过程:一是通过多次迭代-停止的过程来识别所有满足最小支持度阈值的项集;二是根据满足最小置信度阈值的这些项集来创建规则。

2.关联规则应用示例

用关联规则确定经常一起购买的食品杂货

1)收集数据

来自某超市经营一个月的购物数据,包含9835次交易,大约每天327次交易。不考虑品牌,将食品杂货数量归为169个类型,探究哪种类型的商品有可能一起购买。

数据下载:

链接: https://pan.baidu.com/s/11xTz8xkJxXTuj0hc5THTZA 提取码: s5pr

2)探索和准备数据

不同于矩阵,事务型数据形式更自由,每一行为案例(一次交易),每条记录包括用逗号隔开的任意数量的产品清单,一至多个。也就是说案例之间的特征可能是不同的。

①为交易数据创建一个稀疏矩阵

传统的数据框一旦增加额外的交易和商品,会变得过大而导致内存不足,因此用稀疏矩阵(购买了该单元格为1,否则为0,169列商品大部分单元为0)在内存中没有存储完整的矩阵,只是存储了由一个商品所占用的单元。

使用arules包中的read.transactions函数创建事务型数据的稀疏矩阵。

## Example: Identifying Frequently-Purchased Groceries ----
## Step 2: Exploring and preparing the data ---- # load the grocery data into a sparse matrix
library(arules)
groceries <- read.transactions("groceries.csv", sep = ",")
summary(groceries) # look at the first five transactions
inspect(groceries[1:5]) # examine the frequency of items
itemFrequency(groceries[, 1:3])

②可视化商品的支持度(商品频率)

# plot the frequency of items
itemFrequencyPlot(groceries, support = 0.1) #支持度至少10%
itemFrequencyPlot(groceries, topN = 20) #支持度前20的商品



③可视化稀疏矩阵(商品交易)

矩阵中有黑色填充的,说明被购买了。大多数情况下,图形是比较随机的。

对于超大型交易数据集不适合全部展示,这时可以对交易进行随机抽样并可视化。

# a visualization of the sparse matrix for the first five transactions
image(groceries[1:5]) # visualization of a random sample of 100 transactions
image(sample(groceries, 100))

3)训练模型

apriori函数很简单,但要找到支持度和置信度参数来产生合理数量的关联规则,需要大量的试验和误差评估。参数阈值设置太高,可能没有规则或规则太普通,太低则可能导致规则数量庞大,耗时耗内存。

训练模型函数说明:

#找出关联规则
myrules=arules::apriori(data,
parameter = list(
support = 0.1, #最低支持度
confidence = 0.8, #最低置信度
minlen = 1)) #最低项数 # 检验关联规则
inspect(myrules)
  • 支持度的阈值设置:考虑规则之前,事先想好需要最小的交易数量,如某商品一天购买2次(一月约60次)时可考虑建立规则,则支持度设为60/9835=0.006。
  • 置信度的阈值设置:涉及一个巧妙的平衡。绝大部分取决于分析目标,如从保守值开始,若无可行性规则,再降低要求拓宽范围。
  • minlen设定为2有助于消除包含少于两类商品的规则,防止仅仅是由于某商品被频繁购买而创建的无趣规则。
## Step 3: Training a model on the data ----
library(arules) # default settings result in zero rules learned
apriori(groceries) # set better support and confidence levels to learn more rules
groceryrules <- apriori(groceries, parameter = list(support =
0.006, confidence = 0.25, minlen = 2))
groceryrules

4)评估性能

  • 规则的大小:前项(条件项/左项,lhs)和后项(结果项/右项,rhs)之和,如{peanut butter, jully}=>{bread}的大小为2+1=3.
  • 度量规则质量的统计量:支持度(support),置信度(confidence)和提升度(lift)。提升率是指一类商品相对于它的一般购买率,被购买的可能性有多大。若lift大于1,则说明商品关联一起比单类商品购买更常见。

  • 需要注意一些平凡的规则和令人费解的规则(可能只是随机模式)
## Step 4: Evaluating model performance ----
# summary of grocery association rules
summary(groceryrules) # look at the first three rules
inspect(groceryrules[1:3])



5)提高模型性能

①对关联规则集合排序

最有用的规则或许是那些具有最高支持度、置信度和提升度的规则,所以对其进行排序来寻找感兴趣的规则。

# sorting grocery rules by lift
inspect(sort(groceryrules, by = "lift")[1:5])

②提取关联规则的子集

假如只对某种商品和其他商品关联感兴趣,,如浆果berries,则可以提取包含berries的所有规则。

# finding subsets of rules containing any berry items
berryrules <- subset(groceryrules, items %in% "berries")
inspect(berryrules)

③将关联规则保存到文件或数据框中

转化数据框使用as函数。

# writing the rules to a CSV file
write(groceryrules, file = "groceryrules.csv",
sep = ",", quote = TRUE, row.names = FALSE) # converting the rule set to a data frame
groceryrules_df <- as(groceryrules, "data.frame")
str(groceryrules_df)


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【机器学习与R语言】3-朴素贝叶斯(NB)

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【机器学习与R语言】10-关联规则

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