Ça fait un moment que je n'ai plus écrit de didacticiels sur les règles d'association. Comme je m'investis de plus en plus dans Python dans mes enseignements, je me suis dit qu'il était temps d'en écrire un pour ce langage, en complément d'un ancien document consacré à différents logiciels, notamment R avec le package "arules" (‘'Règles d'association – Comparaison de logiciels'', novembre 2008). J'utilise la librairie ‘'mlxtend'' (machine learning extensions) qui propose une série d'outils pour le machine learning : clustering, classification supervisée, régression, etc., et donc l'extraction des itemsets fréquents et des règles d'association que nous étudierons dans ce didacticiel.
L'organisation de ce document est on ne peut plus classique dans notre contexte : chargement et préparation des données, extraction des itemsets fréquents, recherche des sous-ensembles d'itemsets comportant des items particuliers, déduction des règles d'association à partir des itemsets fréquents, recherche de sous-ensembles de règles au regard de la présence de certains items ou répondant à des critères numériques.
Mots-clés : python, package mlxtend, itemsets fréquents, règles d'association, support, confiance, lift, apriori
Didacticiel : Règles d'association sous Python
Programmes et données : python_market_basket.zip
Références :
Tutoriel Tanagra, "Extraction des règles d'association - Diapos", Juin 2015.
