使用 Python 进行关联规则挖掘和神经网络学习

import pandas as pd
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 读取数据集
df = pd.read_csv('milk_bread.csv')

# 将数据集转换为事务列表
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit_transform(df.values)
transactions = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)

# 训练神经网络
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000, random_state=0)
clf.fit(transactions, transactions)

# 提取关联规则
frequent_itemsets = apriori(transactions, min_support=0.1, use_colnames=True)
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric='lift', min_threshold=1)

# 打印关联规则
print(rules)

这段代码实现了以下功能：

1. 读取一个名为'milk_bread.csv'的数据集。
2. 将数据集转换为事务列表。
3. 使用 MLPClassifier 训练一个神经网络，以学习事务列表中的模式。
4. 使用 Apriori 算法提取频繁项集。
5. 使用关联规则挖掘提取关联规则，并设置最小支持度为 0.1 和最小提升度为 1。
6. 打印提取的关联规则。