在杂货数据集中修剪先验规则时出错

Question

我正在尝试修剪由杂货数据集的先验算法创建的规则，但出现一个错误

使用 R 3.4.2 和 RStudio（版本 1.1.383）

导入的库

library(arules)
data("Groceries")

我已经创建了规则

rules <- apriori(Groceries, parameter = list(supp =0.001,
                                         conf = 0.5,
                                         target = "rules"))

开始修剪冗余规则

rules.sorted = sort(rules, by="lift")
subset.matrix <- is.subset(rules.sorted, rules.sorted)

在将矩阵的下三角转换为 NA 时，我收到一个警告

subset.matrix[lower.tri(subset.matrix, diag=T)] = NA

警告信息：

In `[<-`(`*tmp*`, as.vector(i), value = NA) :
x[.] <- val: x is “ngTMatrix”, val not in {TRUE, FALSE} is coerced; NA |--> TRUE

然后尝试识别冗余规则

redundant <- colSums(subset.matrix, na.rm=T) >= 1

最终修剪规则

rules.pruned = rules.sorted[!redundant]

但是在检查时什么也没显示

inspect(rules.pruned)

甚至 rules.pruned 的摘要显示 "zero" 0 条规则

summary(rules.pruned)

我猜这个错误主要是由于矩阵下三角转换为 NA 值时的警告显示警告

如何克服警告？

Answer 1

is.subset() returns 自版本 1.5-2 以来为稀疏矩阵（请参阅包 NEWS）。如果你想使用你的代码，那么你需要使用：

subset.matrix <- is.subset(rules.sorted, rules.sorted, sparse = FALSE)

然而，这是非常低效的并且只适用于非常小的规则集。使用 is.redundant() 来查找冗余规则。

在杂货数据集中修剪先验规则时出错

Getting error in pruning apriori rules in grocery dataset

r

apriori

arules