人工智能和机器学习之关联规则学习算法：QuantitativeAssociation：12.量化关联规则在医疗数据分析中的应用

人工智能和机器学习之关联规则学习算法：QuantitativeAssociation：12.量化关联规则在医疗数据分析中的应用1引言1.1关联规则学习的基本概念关联规则学习是数据挖掘领域中一种发现数据集中项之间有趣关联或相关关系的算法。在零售业中，它通常用于发现商品之间的购买模式，例如“购买尿布的顾客往往也会购买啤酒”。然而，关联规则学习的应用远不止于此，它在医疗数据分析中也发挥着重要作用，帮助我们理解不同疾病、症状、治疗方案之间的潜在联系。关联规则主要由两个关键指标来衡量：支持度（Support）和置信度（Confidence）。支持度是指一个项集在数据集中出现的频率，而置信度则是指在包含某些项的交易中，另一些项也出现的概率。例如，规则“尿布->啤酒”的置信度是基于购买尿布的交易中，同时购买啤酒的交易所占的比例。1.2量化关联规则的重要性在医疗领域，量化关联规则学习算法能够处理数值型数据，而不仅仅是二元的“存在”或“不存在”。这在分析疾病与各种因素（如年龄、体重、血压等）之间的关系时尤为重要。通过量化关联规则，我们可以发现数值型特征与疾病之间的复杂关联，例如“高血压患者中，年龄大于50岁的人群更易患心脏病”。量化关联规则的引入，使得关联规则学习算法能够更全面地理解数据，从而在医疗决策支持、疾病预测和个性化治疗方案设计等方面提供更精准的洞察。1.3示例：使用Apriori算法进行量化关联规则学习在Python中，我们可以使用mlxtend库中的apriori函数和association_rules函数来实现量化关联规则的学习。下面是一个使用量化数据进行关联规则学习的例子，数据集包含患者的年龄、血压和是否患有心脏病的信息。#导入所需库

frommlxtend.preprocessingimportTransactionEncoder

frommlxtend.frequent_patternsimportapriori,association_rules

importpandasaspd

#示例数据集

data=[

{'Age':45,'BloodPressure':130,'HeartDisease':True},

{'Age':30,'BloodPressure':120,'HeartDisease':False},

{'Age':55,'BloodPressure':140,'HeartDisease':True},

{'Age':60,'BloodPressure':150,'HeartDisease':True},

{'Age':40,'BloodPressure':125,'HeartDisease':False},

{'Age':50,'BloodPressure':135,'HeartDisease':True},

{'Age':35,'BloodPressure':115,'HeartDisease':False},

{'Age':55,'BloodPressure':145,'HeartDisease':True},

{'Age':45,'BloodPressure':130,'HeartDisease':False},

{'Age':65,'BloodPressure':160,'HeartDisease':True}

]

#将数据集转换为交易编码格式

te=TransactionEncoder()

te_ary=te.fit(data).transform(data)

df=pd.DataFrame(te_ary,columns=te.columns_)

#将数值型数据进行二值化处理

df['Age']=df['Age'].apply(lambdax:1ifx>50else0)

df['BloodPressure']=df['BloodPressure'].apply(lambdax:1ifx>130else0)

#应用Apriori算法

frequent_itemsets=apriori(df,min_support=0.3,use_colnames=True)

rules=association_rules(frequent_itemsets,metric="confidence",min_threshold=0.7)

#输出关联规则

print(rules)1.3.1代码解释数据准备：首先，我们创建了一个包含年龄、血压和心脏病状态的示例数据集。数据转换：使用TransactionEncoder将数据集转换为适合Apriori算法的格式。二值化处理：将年龄和血压两个数值型特征转换为二值特征，以简化问题。这里我们设定年龄大于50岁和血压大于130为“高风险”。应用Apriori算法：通过apriori函数找到频繁项集，设定最小支持度为0.3。生成关联规则：使用association_rules函数基于频繁项集生成关联规则，设定最小置信度为0.7。结果输出：最后，我们输出所有满足条件的关联规则。通过这个例子，我们可以看到量化关联规则在医疗数据分析中的应用，它能够帮助我们识别出哪些数值型特征与特定疾病之间存在强关联，从而为医疗决策提供数据支持。2量化关联规则学习算法2.1Apriori算法的量化扩展2.1.1原理Apriori算法是关联规则学习中最基础的算法之一，它基于频繁项集的生成和规则的挖掘。在传统的Apriori算法中，关联规则的强度通常通过支持度（support）和置信度（confidence）来衡量。然而，在医疗数据分析中，量化关联规则的引入可以更精确地捕捉变量之间的关系，而不仅仅是二元的“存在”或“不存在”。支持度与置信度的量化扩展量化支持度（QuantitativeSupport）：在医疗数据中，患者的某些指标（如血压、血糖水平）是连续的数值。量化支持度考虑了这些数值的范围和分布，而不仅仅是项集的出现频率。例如，我们可以定义一个规则“当血压高于140mmHg时，患者有心脏病的风险增加”，这里的“血压高于140mmHg”就是一个量化条件。量化置信度（QuantitativeConfidence）：量化置信度衡量了在给定量化条件下的结果发生的概率。在医疗领域，这可以用来评估在特定数值范围内，某种疾病发生的可能性。2.1.2内容Apriori算法的量化扩展主要涉及以下步骤：数据预处理：将连续的医疗数据离散化，划分成不同的区间。频繁项集生成：使用Apriori算法生成包含量化条件的频繁项集。规则挖掘：从频繁项集中提取量化关联规则，评估规则的量化支持度和置信度。示例代码importpandasaspd

frommlxtend.preprocessingimportTransactionEncoder

frommlxtend.frequent_patternsimportapriori,association_rules

#示例数据：血压和心脏病风险

data={

'PatientID':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],

'BloodPressure':[120,130,145,150,160,170,180,190,200,210],

'HeartDiseaseRisk':['Low','Low','Medium','Medium','High','High','High','High','High','High']

}

#创建DataFrame

df=pd.DataFrame(data)

#离散化血压数据

df['BloodPressure']=pd.cut(df['BloodPressure'],bins=[120,140,160,180,200],labels=['Normal','Prehypertension','Hypertension','Severe'])

#转换数据格式以适应Apriori算法

te=TransactionEncoder()

te_ary=te.fit(df[['BloodPressure','HeartDiseaseRisk']]).transform(df[['BloodPressure','HeartDiseaseRisk']],sparse=False)

df_te=pd.DataFrame(te_ary,columns=te.columns_)

#应用Apriori算法

frequent_itemsets=apriori(df_te,min_support=0.3,use_colnames=True)

#生成关联规则

rules=association_rules(frequent_itemsets,metric="confidence",min_threshold=0.7)

print(rules)2.1.3解释上述代码首先创建了一个包含患者血压和心脏病风险的示例数据集。血压数据被离散化为四个区间，然后使用Apriori算法生成频繁项集。最后，从这些频繁项集中提取关联规则，其中量化支持度设置为0.3，量化置信度设置为0.7。2.2FP-Growth算法的量化改进2.2.1原理FP-Growth算法是一种更高效的关联规则学习算法，它通过构建FP树来避免生成候选集的繁琐过程。在医疗数据分析中，量化改进的FP-Growth算法可以更有效地处理大量连续数值数据，通过构建量化FP树来直接挖掘频繁项集和关联规则。量化FP树的构建量化FP树的构建过程与传统FP树类似，但每个节点除了包含项的名称和计数外，还可能包含项的量化信息，如血压的区间。2.2.2内容量化改进的FP-Growth算法包括以下步骤：数据预处理：与Apriori算法相同，需要将连续数据离散化。量化FP树构建：根据离散化后的数据构建量化FP树。频繁项集生成：从量化FP树中生成频繁项集。规则挖掘：从频繁项集中提取量化关联规则。示例代码frompyfpgrowthimport*

#使用离散化后的数据

transactions=[

['Normal','Low'],

['Prehypertension','Low'],

['Hypertension','Medium'],

['Hypertension','Medium'],

['Severe','High'],

['Severe','High'],

['Severe','High'],

['Severe','High'],

['Severe','High'],

['Severe','High']

]

#构建量化FP树并挖掘频繁项集

patterns=fpgrowth(transactions,min_support=0.3,verbose=1)

#从频繁项集中提取关联规则

rules=generate_association_rules(patterns,0.7)

print(rules)2.2.3解释这段代码使用了pyfpgrowth库来实现量化改进的FP-Growth算法。首先，我们使用离散化后的血压和心脏病风险数据构建交易列表。然后，通过调用fpgrowth函数构建量化FP树并生成频繁项集，其中量化支持度设置为0.3。最后，使用generate_association_rules函数从频繁项集中提取关联规则，量化置信度设置为0.7。通过Apriori算法的量化扩展和FP-Growth算法的量化改进，医疗数据分析可以更深入地理解患者特征之间的关联，为疾病预测和个性化治疗提供数据支持。3医疗数据预处理3.1数据清洗与标准化3.1.1数据清洗数据清洗是医疗数据分析中至关重要的第一步，它涉及识别并纠正数据集中的错误和不一致性。医疗数据往往包含大量的缺失值、异常值和重复记录，这些都需要在分析前进行处理。示例：处理缺失值importpandasaspd

#加载数据

data=pd.read_csv('medical_data.csv')

#检查缺失值

print(data.isnull().sum())

#填充缺失值，例如使用平均值填充数值型特征

data['age'].fillna(data['age'].mean(),inplace=True)

#删除含有缺失值的记录

data.dropna(inplace=True)

#再次检查缺失值

print(data.isnull().sum())示例：处理异常值#使用IQR方法识别并处理异常值

Q1=data.quantile(0.25)

Q3=data.quantile(0.75)

IQR=Q3-Q1

#删除异常值

data=data[~((data<(Q1-1.5*IQR))|(data>(Q3+1.5*IQR))).any(axis=1)]3.1.2数据标准化数据标准化确保所有特征在相同尺度上，这对于许多机器学习算法的性能至关重要。示例：使用Z-score标准化fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

#创建标准化器

scaler=StandardScaler()

#选择需要标准化的特征

features_to_scale=['age','blood_pressure','cholesterol']

#应用标准化

data[features_to_scale]=scaler.fit_transform(data[features_to_scale])3.2特征选择与数据转换3.2.1特征选择特征选择是减少数据集维度的过程，通过选择最相关的特征来提高模型的性能和解释性。示例：使用相关性矩阵进行特征选择importseabornassns

importmatplotlib.pyplotasplt

#计算相关性矩阵

correlation_matrix=data.corr()

#绘制相关性热力图

sns.heatmap(correlation_matrix,annot=True)

plt.show()

#选择与目标变量相关性高的特征

highly_correlated_features=correlation_matrix['target'].sort_values(ascending=False).head(5).index3.2.2数据转换数据转换可以包括编码分类变量、创建新特征或应用数学函数来改变特征的分布。示例：编码分类变量#假设'diagnosis'是一个分类特征

data=pd.get_dummies(data,columns=['diagnosis'],drop_first=True)示例：创建新特征#假设我们想创建一个特征表示BMI

data['BMI']=data['weight']/(data['height']/100)**2通过以上步骤，我们可以确保医疗数据集的高质量和适用性，为后续的量化关联规则学习算法提供坚实的基础。4量化关联规则在医疗数据中的应用4.1疾病诊断中的关联模式发现4.1.1原理在疾病诊断中，量化关联规则学习算法能够从大量的医疗数据中发现不同症状、检查结果与疾病之间的关联模式。这些模式不仅包括常见的布尔型关联（即症状是否存在），还涵盖了量化关联，如症状的严重程度、检查数值与疾病之间的关系。通过量化关联规则，医生和研究人员可以更精确地理解疾病的发展过程，以及不同因素对疾病的影响程度，从而提高诊断的准确性和治疗的有效性。4.1.2内容在医疗数据中，量化关联规则的发现通常涉及以下几个步骤：数据预处理：清洗数据，处理缺失值，将非数值型数据转换为数值型，以便进行量化分析。量化关联规则挖掘：应用量化关联规则学习算法，如QuantitativeAssociationRule(QAR)或QuantitativeApriori算法，从数据集中提取出症状、检查结果与疾病之间的量化关联模式。模式评估：使用支持度、置信度、提升度等指标评估挖掘出的关联规则的强度和可靠性。结果解释与应用：将挖掘出的关联规则应用于临床决策支持系统，帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。4.1.3示例假设我们有一组医疗数据，包含患者的基本信息、症状、检查结果和最终诊断。我们将使用Python的mlxtend库中的apriori和association_rules函数来挖掘量化关联规则。数据样例患者ID年龄血压发热程度咳嗽诊断结果13512038.51流感24213037.20高血压32811039.01流感………………代码示例importpandasaspd

frommlxtend.preprocessingimportTransactionEncoder

frommlxtend.frequent_patternsimportapriori,association_rules

#加载数据

data=pd.read_csv('medical_data.csv')

#数据预处理，将量化数据离散化

data['年龄']=pd.cut(data['年龄'],bins=[0,30,50,70,100],labels=[1,2,3,4])

data['血压']=pd.cut(data['血压'],bins=[0,110,130,150,200],labels=[1,2,3,4])

data['发热程度']=pd.cut(data['发热程度'],bins=[0,37.5,38.5,39.5,41],labels=[1,2,3,4])

#将数据转换为交易编码格式

te=TransactionEncoder()

te_ary=te.fit(data).transform(data)

df=pd.DataFrame(te_ary,columns=te.columns_)

#挖掘频繁项集

frequent_itemsets=apriori(df,min_support=0.01,use_colnames=True)

#生成关联规则

rules=association_rules(frequent_itemsets,metric="confidence",min_threshold=0.7)

#查看结果

print(rules)解释在上述代码中，我们首先加载了医疗数据，并对量化数据（年龄、血压、发热程度）进行了离散化处理，将其转换为分类数据。然后，使用TransactionEncoder将数据转换为适合关联规则挖掘的格式。接下来，通过apriori函数挖掘出频繁项集，最后使用association_rules函数生成关联规则。这些规则可以揭示如“年龄在30-50岁且血压在130-150mmHg的患者，发热程度在38.5-39.5℃时，有较高概率被诊断为流感”的量化关联模式。4.2药物相互作用的量化分析4.2.1原理药物相互作用是指两种或多种药物同时使用时，它们之间可能产生的化学或生理反应，这些反应可能增强或减弱药物的疗效，甚至产生不良反应。量化关联规则学习算法在药物相互作用分析中的应用，能够帮助识别哪些药物组合在特定条件下（如患者年龄、性别、疾病状态等）更可能产生相互作用，以及这种相互作用的强度和性质。4.2.2内容药物相互作用的量化分析通常包括以下步骤：数据收集：收集包含患者用药记录、个人特征、疾病状态和药物相互作用结果的医疗数据。数据预处理：清洗数据，处理缺失值，将非数值型数据转换为数值型，对量化数据进行标准化或离散化处理。量化关联规则挖掘：应用量化关联规则学习算法，如QuantitativeAssociationRule(QAR)或QuantitativeEclat算法，从数据集中提取出药物组合与相互作用之间的量化关联模式。模式评估与验证：使用支持度、置信度、提升度等指标评估挖掘出的关联规则的强度和可靠性，通过临床试验或文献回顾验证规则的有效性。结果应用：将挖掘出的关联规则应用于药物安全监测系统，帮助医生和药师避免潜在的药物相互作用风险。4.2.3示例假设我们有一组药物使用数据，包含患者的基本信息、用药记录和药物相互作用的结果。我们将使用Python的mlxtend库中的apriori和association_rules函数来挖掘药物相互作用的量化关联规则。数据样例患者ID年龄性别药物A剂量药物B剂量药物C剂量相互作用结果135M100mg50mg20mg无242F150mg75mg30mg轻微328M120mg60mg25mg无…代码示例importpandasaspd

frommlxtend.preprocessingimportTransactionEncoder

frommlxtend.frequent_patternsimportapriori,association_rules

#加载数据

data=pd.read_csv('drug_interaction_data.csv')

#数据预处理，将量化数据离散化

data['年龄']=pd.cut(data['年龄'],bins=[0,30,50,70,100],labels=[1,2,3,4])

data['药物A剂量']=pd.cut(data['药物A剂量'],bins=[0,100,150,200,300],labels=[1,2,3,4])

data['药物B剂量']=pd.cut(data['药物B剂量'],bins=[0,50,75,100,150],labels=[1,2,3,4])

data['药物C剂量']=pd.cut(data['药物C剂量'],bins=[0,20,30,40,50],labels=[1,2,3,4])

#将数据转换为交易编码格式

te=TransactionEncoder()

te_ary=te.fit(data).transform(data)

df=pd.DataFrame(te_ary,columns=te.columns_)

#挖掘频繁项集

frequent_itemsets=apriori(df,min_support=0.01,use_colnames=True)

#生成关联规则

rules=association_rules(frequent_itemsets,metric="confidence",min_threshold=0.7)

#查看结果

print(rules)解释在上述代码中，我们首先加载了药物使用数据，并对量化数据（年龄、药物剂量）进行了离散化处理。然后，使用TransactionEncoder将数据转换为适合关联规则挖掘的格式。接下来，通过apriori函数挖掘出频繁项集，最后使用association_rules函数生成关联规则。这些规则可以揭示如“年龄在30-50岁，同时使用药物A剂量在150-200mg和药物B剂量在75-100mg的患者，有较高概率出现轻微的药物相互作用”的量化关联模式。通过这些示例，我们可以看到量化关联规则学习算法在医疗数据分析中的强大应用潜力，它能够帮助我们从复杂的数据中发现隐藏的、有价值的关联模式，从而提升医疗决策的科学性和精准度。5案例研究：量化关联规则在医疗数据分析中的应用5.1心脏病预测模型的构建5.1.1理论基础在医疗领域，量化关联规则学习算法可以用于发现患者数据中隐藏的模式和关联，特别是在心脏病预测中。通过分析大量患者的历史数据，如年龄、性别、血压、胆固醇水平等，算法能够找出哪些因素组合在一起最有可能导致心脏病的发生。这种分析对于早期预防和治疗至关重要。5.1.2数据准备数据集通常包含多个特征，如年龄、性别、血压、胆固醇水平、是否吸烟、是否有糖尿病等。这些特征可以是连续的（如血压）或分类的（如性别）。数据预处理包括清洗、标准化和编码。示例数据|年龄|性别|收缩压|舒张压|胆固醇|是否吸烟|是否有糖尿病|是否有心脏病|

|||||||||

|45|男|120|80|200|否|否|否|

|55|女|140|90|240|是|否|是|

|60|男|160|100|280|是|是|是|5.1.3算法应用使用Apriori算法或FP-growth算法来发现关联规则。对于连续型数据，如血压和胆固醇水平，需要将其离散化为区间，以便进行关联规则分析。Python代码示例importpandasaspd

frommlxtend.preprocessingimportTransactionEncoder

frommlxtend.frequent_patternsimportapriori,association_rules

#示例数据

data={

'年龄':[45,55,60,40,50,65],

'性别':['男','女','男','女','男','女'],

'收缩压':[120,140,160,130,150,170],

'舒张压':[80,90,100,85,95,110],

'胆固醇':[200,240,280,210,250,300],

'是否吸烟':['否','是','是','否','是','是'],

'是否有糖尿病':['否','否','是','否','是','是'],

'是否有心脏病':['否','是','是','否','是','是']

}

#创建DataFrame

df=pd.DataFrame(data)

#数据离散化

bins=[0,130,170,200]

labels=['低','中','高']

df['收缩压']=pd.cut(df['收缩压'],bins=bins,labels=labels,include_lowest=True)

#转换为交易数据格式

te=TransactionEncoder()

te_ary=te.fit(df).transform(df)

df_te=pd.DataFrame(te_ary,columns=te.columns_)

#应用Apriori算法

frequent_itemsets=apriori(df_te,min_support=0.3,use_colnames=True)

rules=association_rules(frequent_itemsets,metric="confidence",min_threshold=0.7)

#输出关联规则

print(rules)5.1.4结果解释输出的关联规则可能显示，例如，高收缩压和吸烟与心脏病的高风险相关联。这些规则可以帮助医生识别高风险患者并采取预防措施。5.2抗生素耐药性分析5.2.1理论基础抗生素耐药性是全球健康的重大威胁。通过分析患者对抗生素的反应数据，量化关联规则学习算法可以帮助识别哪些抗生素组合最可能导致耐药性，以及哪些患者特征（如年龄、疾病历史）与耐药性有关。5.2.2数据准备数据集可能包括患者对抗生素的反应、使用的抗生素类型、患者的基本特征等。数据预处理步骤与心脏病预测模型类似。示例数据|患者ID|年龄|性别|使用抗生素|是否耐药|

||||||

|1|30|男|青霉素|否|

|2|40|女|阿莫西林|否|

|3|50|男|青霉素,头孢|是|5.2.3算法应用使用量化关联规则学习算法，如Apriori或FP-growth，来发现抗生素使用与耐药性之间的关联。对于连续型数据，如年龄，同样需要进行离散化处理。Python代码示例#示例数据

data={

'患者ID':[1,2,3,4,5],

'年龄':[30,40,50,35,45],

'性别':['男','女','男','女','男'],

'使用抗生素':['青霉素','阿莫西林','青霉素,头孢','阿莫西林','头孢'],

'是否耐药':['否','否','是','否','是']

}

#创建DataFrame

df=pd.DataFrame(data)

#数据离散化

bins=[0,35,45,60]

labels=['年轻','中年','老年']

df['年龄']=pd.cut(df['年龄'],bins=bins,labels=labels,include_lowest=True)

#转换抗生素使用为交易数据格式

antibiotics=df['使用抗生素'].str.split(',',expand=True).stack().reset_index(level=1,drop=True)

='使用抗生素'

df_antibiotics=antibiotics.to_frame().join(df['是否耐药'])

#应用Apriori算法

frequent_itemsets=apriori(df_antibiotics,min_support=0.3,use_colnames=True)

rules=association_rules(frequent_itemsets,metric="confidence",min_threshold=0.7)

#输出关联规则

print(rules)5.2.4结果解释分析结果可能揭示，例如，中年男性患者使用青霉素和头孢的组合与抗生素耐药性有显著关联。这些发现对于制定更有效的抗生素使用策略至关重要。通过以上案例，我们可以看到量化关联规则学习算法在医疗数据分析中的强大应用，它能够帮助我们从复杂的数据中提取出有价值的信息，为医疗决策提供科学依据。6结果解释与优化6.1关联规则的置信度与支持度在关联规则学习中，置信度（Confidence）和支持度（Support）是两个关键的指标，用于评估规则的强度和普遍性。6.1.1支持度支持度衡量的是一个项集（itemset）在数据集中出现的频率。在医疗数据分析中，项集可以是患者的一组症状或一组药物。例如，如果数据集包含1000个病例，其中200个病例同时出现症状A和症状B，那么项集{症状A,症状B}的支持度为20%。6.1.2置信度置信度是关联规则的强度指标，表示在给定前件（antecedent）出现的情况下，后件（consequent）出现的概率。例如，规则“症状A→症状B”的置信度为80%，意味着在所有出现症状A的病例中，80%的病例也出现症状B。6.1.3示例代码假设我们有以下医疗数据集，其中每一行代表一个病例，每一列代表一个症状或药物：importpandasaspd

frommlxtend.preprocessingimportTransactionEncoder

frommlxtend.frequent_patternsimportapriori,association_rules

#医疗数据集示例

data=[['Fever','Cough','Headache','MedicineA'],

['Fever','Cough','MedicineA'],

['Cough','Headache','MedicineB'],

['Fever','Headache','MedicineA'],

['Fever','Cough','Headache','MedicineB']]

#使用TransactionEncoder转换数据

te=TransactionEncoder()

te_ary=te.fit(data).transform(data)

df=pd.DataFrame(te_ary,columns=te.columns_)

#计算频繁项集

frequent_itemsets=apriori(df,min_support=0.4,use_colnames=True)

print(frequent_itemsets)

#生成关联规则

rules=association_rules(frequent_itemsets,metric="confidence",min_threshold=0.7)

print(rules)6.1.4解释在上述代码中，我们首先创建了一个包含症状和药物的医疗数据集。使用TransactionEncoder将数据集转换为适合关联规则学习的格式。然后，我们使用apriori算法计算支持度大于40%的频繁项集。最后，我们生成置信度大于70%的关联规则。6.2规则优化与模型调整关联规则学习可能产生大量的规则，其中一些可能不具有实际意义或价值。优化和调整模型的目标是减少规则数量，同时保持规则的实用性和准确性。6.2.1策略提高支持度和置信度阈值：这可以减少规则数量，但可能会丢失一些潜在的关联。使用提升度（Lift）：提升度衡量规则的独立性，值大于1表示规则中的项不是随机关联的。考虑规则的实用性和临床意义：即使规则满足统计标准，也需要评估其在实际医疗场景中的应用价值。6.2.2示例代码在之前的代码基础上，我们可以调整置信度阈值，并使用提升度来进一步筛选规则：#调整置信度阈值为0.8

rules=association_rules(frequent_itemsets,metric="confidence",min_threshold=0.8)

print(rules)

#使用提升度筛选规则

rules=rules[rules['lift']>1]

print(rules)6.2.3解释通过将置信度阈值提高到80%，我们进一步减少了规则数量，只保留那些在出现前件时，后件出现概率极高的规则。接着，我们使用提升度筛选规则，只保留那些提升度大于1的规则，即这些规则中的项不是随机关联的，它们之间存在真正的关联。通过这些步骤，我们可以