r - 如何约束 R 中的先验函数以仅考虑 LHS 中的特定值项？

Question

在 R 中，我试图将 apriori 函数用于关联规则学习。

我有一个这样的数据集：

A B C D E 

1 0 0 1 0

1 0 1 0 1

1 1 1 0 1

0 0 0 1 0

我对E = 1可以通过以下方式获得的情况感兴趣：

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

但我也只对LHS包含'=1'条件而不是的情况感兴趣'=0'。

所以，我不想要这样的规则：

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

我只想要这样的规则

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

我怎样才能做到这一点LHS？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。

Answer 1

我有同样的问题。当您将数据转换为一个因素时会出现问题（例如评论中提到的几个人对另一个答案的看法）。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。

Answer 2

正如您已经指出的那样，如果您想要E=1在右侧，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，如果您想拥有否定规则，则必须在数据中添加否定符号，即ANOT=1when A=0。

你确定你不只是误解了输出吗？