假设您已经生成了规则(“规则”,在您的问题中),这里是如何对其进行子集化。基本上,您必须将数据强制转换为数据框,然后对其进行子集化。
#Here are the original rules generated with some data I created
# categories are "G", "T", "D", and "potatoe"
> inspect(rules);
lhs rhs support confidencelift
1 {} => {T} 0.3333333 0.3333333 1.0000000
2 {} => {G} 0.5000000 0.5000000 1.0000000
3 {} => {potatoe} 0.5000000 0.5000000 1.0000000
4 {} => {D} 0.5000000 0.5000000 1.0000000
5 {T} => {G} 0.1666667 0.5000000 1.0000000
6 {G} => {T} 0.1666667 0.3333333 1.0000000
7 {T} => {D} 0.1666667 0.5000000 1.0000000
8 {D} => {T} 0.1666667 0.3333333 1.0000000
9 {G} => {potatoe} 0.1666667 0.3333333 0.6666667
10 {potatoe} => {G} 0.1666667 0.3333333 0.6666667
11 {potatoe} => {D} 0.3333333 0.6666667 1.3333333
12 {D} => {potatoe} 0.3333333 0.6666667 1.3333333
#Coerce into data frame
as(rules, "data.frame");
#Restrict LHS to only certain value (here, "potatoe")
rules_subset <- subset(rules, (lhs %in% c("potatoe")));
#Check to see subset rules
inspect(rules_subset);
lhs rhs support confidencelift
1 {potatoe} => {G} 0.1666667 0.3333333 0.6666667
2 {potatoe} => {D} 0.3333333 0.6666667 1.3333333
此方法还允许任意多个 LHS 值,而不仅仅是一个。比我之前提出的答案要容易得多。