r - 使用 arules/apriori 过滤 rhs 不起作用

Question

我将 arules::apriori 与二进制矩阵一起使用，并且只想创建在 RHS 上有一个特定列的规则。这是在文档中指定的，但似乎不起作用。事后过滤它很容易得到这个，但我首先浪费了大量的计算时间来计算所有规则。

例子：

library(arules)
data = data.frame(matrix(rbinom(10000,1, 0.6), nrow=1000))
for(i in 1:ncol(data)) data[,i] = as.factor(data[,i])
dsRules = as(data, "transactions")
rules = apriori(dsRules, 
    parameter=list(support = 0.1, minlen = 3, maxlen = 3, target= "rules", confidence = 0.7), 
    appearance = list(rhs = c("X1=1")))

规则现在包含 3378 条规则

rules.sub = subset(rules, subset = (rhs %pin% "X1=1"))

rules.sub 包含 172 条规则

在我的实际数据中，我从数百万个结果变为 ~4000 个，这是一个巨大的差异。

Answer 1

Nsfy，有一种更简单的方法可以做到这一点。您需要添加default='lhs'，如appearance=list(rhs='X1=1',default='lhs')。这会将 rhs 限制为 only X1=1。

Answer 2

原来我读错了文档。以防其他人偶然发现：

rhs 的文档是给出项目标签的字符向量，这些标签可能只出现在规则/项目集的相应位置。所以我的代码是说项目 X1 只能出现在 rhs 中，而不是 rhs 只能包含 X1。

为了解决这个问题，您将所有其他元素指定在 lhs 中，例如

keep = names(data)
keep = keep[-1] #remove 1st feature
keepnames = c(paste0(keep, "=1"), paste0(keep, "=0"))
rules = apriori(dsRules, 
parameter=list(support = 0.1, minlen = 3, maxlen = 3, target= "rules", confidence = 0.7), 
appearance = list(lhs = keepnames))