W-apriori в Rapidminer

Question

Мне нужно создать правила ассоциации, используя алгоритм apriori в Rapidminer, но я не могу заставить его работать. Я использую расширение 5.3.1 weka.

Я уже создал правила ассоциации, используя встроенные операторы FP-Growth и Create Associations, и он работал, как ожидалось. Это как процесс выглядит следующим образом:

Поскольку все мои атрибуты уже биномиального типа я мог бы использовать FP-рост напрямую. Но если я использую тот же подход для априорной (доверительный = 0,1, поддержка = 0,1):

В результате я не получаю то, что я искал:

Minimum support: 0.1 (26 instances) 
Minimum metric <confidence>: 0.1 
Number of cycles performed: 18 

(...)

Best rules found: 
    1. A=FALSE 53 ==> E=FALSE 26 conf:(0.49) 
    2. H=FALSE 74 ==> E=FALSE 30 conf:(0.41) 
    3. E=FALSE 75 ==> H=FALSE 30 conf:(0.4) 
    4. C=FALSE 68 ==> E=FALSE 27 conf:(0.4) 
    5. D=FALSE 67 ==> H=FALSE 26 conf:(0.39) 
    6. E=FALSE 75 ==> C=FALSE 27 conf:(0.36) 
    7. H=FALSE 74 ==> D=FALSE 26 conf:(0.35) 
    8. E=FALSE 75 ==> A=FALSE 26 conf:(0.35) 

Answer 1

При попытке запустить алгоритм w - apriori в RapidMiner, ваш набор данных, на котором вы делаете процесс не должен содержать числовое attri Butes.

Раствор будет выглядеть следующим образом:

• Добавить этот оператор к процессу. После загрузки данных:

  Преобразования данных> Тип преобразования> Численный полиномиальных

• На операторе, выберите

  attribute type filter = single 
  
  name of your attribute 
  

Вот наглядный пример того, что я имею в виду: