选择支持度阈值
在线礼品店的经理查看了您在上一个练习中给出的结果，并称赞了您的工作。不过，她也提出了一个问题：您识别出的所有项集都只包含一个商品。她询问是否可以放宽规则，生成更多的项集，最好还能包含多个商品的项集。
您同意后，开始思考为什么没有出现包含超过 1 个商品的项集。原因不可能是 max_len 参数，因为它被设置为 3。您判断问题在于支持度，并决定测试两个不同的取值，每次都检查会多生成多少项集。请注意，pandas 已以 pd 导入，且独热编码后的数据以 onehot 提供。
本练习是课程的一部分
Python 中的购物篮分析
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Import apriori from mlxtend
from mlxtend.____ import ____
# Compute frequent itemsets using a support of 0.003 and length of 3
frequent_itemsets_1 = apriori(onehot, min_support = ____,
max_len = ____, use_colnames = True)
# Compute frequent itemsets using a support of 0.001 and length of 3
frequent_itemsets_2 = apriori(onehot, min_support = ____,
____, use_colnames = True)
# Print the number of freqeuent itemsets
print(len(frequent_itemsets_1), len(frequent_itemsets_2))