アソシエーションルールの生成

前のセクションの最後の演習では、ノベルティギフト店のオーナー向けに Apriori アルゴリズムを使ってアイテム集合を計算しました。support を 0.005 から 0.003 に緩めると、アイテム集合の数が 9 から 91 に増えたことをオーナーに伝えました。さらに 0.001 に緩めると、数は 429 に増えました。これまでの記述的な分析に満足した店舗マネージャーは、計算した2つの頻出アイテム集合から、いくつかのアソシエーションルールを特定してほしいと依頼してきました。

なお、pandas は pd としてインポート済みで、2つの頻出アイテム集合は frequent_itemset_1 と frequent_itemset_2 として利用できます。目標は、これらのアイテム集合から抽出できるアソシエーションルールを特定することです。