我正在尝试学习使用 RapidMiner，我的老板希望我对一组数据进行购物篮分析。但是当我使用给定的模板时，我收到以下错误：
常规属性必须是二项式。
这是通过 FP-Growth 算子给出的。
我有一个 customerID（只有数字）、一个 productName（字母）和一个 Product Quantity（数字）列。
由于我是 RM 的新手，我不知道出了什么问题。
任何投入将不胜感激。
先感谢您。
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FP-Growth 需要一个 ExampleSet 作为输入，其中所有常规属性都是二项式的，在这种情况下意味着布尔值。有时二项式属性具有预定义的正/真和负/假值，否则可以将正值指定为 FP-Growth 运算符中的参数。此外，每个示例都代表一个交易（或您的客户的购物篮），每个属性代表您完整产品线中的一个项目，该属性的值定义该项目是否在购物篮中。
要找到关联规则，首先需要找到频繁项集。这是 FP-Growth 算子的工作。您的工作是将 ExampleSet 转换为“事务数据库”，即所有属性都是二项式的。
不幸的是，RapidMiner 中的模板有点问题。要修复该过程，您必须在 FP-Growth 运算符之前添加两个运算符。首先，您需要用值 0 替换所有缺失值（运算符“替换缺失值”和参数“默认”为零）。替换后，您需要“数值到二项式”运算符。默认参数值足以将所有属性转换为二项式属性。该过程现在应该运行！请注意，您需要足够小的最小支持来查找频繁项集。
于 2012-05-09T12:22:32.610 回答
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您可能需要将数据转换（折叠）成一种格式，每个客户一行（实际上是交易）和每个产品的一个数量列（可能是二进制） 。使用稀疏向量来保存存储所有的0s。
于 2012-03-07T08:40:30.857 回答