本文介绍了支持度、置信度和提升度在数据分析中的作用，并展示了如何使用Python的Apriori库进行计算。通过设置最小支持度和置信度阈值，挖掘频繁项集并评估项集间的关联性。
支持度、置信度和提升度是数据分析领域中常用的重要指标，它们可以帮助我们评估不同组合的频率和相关性。在 Python 中，我们可以使用 Apriori 算法来计算这些指标。
首先，我们需要安装 mlxtend 库，它包含了 Apriori 算法的实现。可以通过以下命令进行安装：
!pip install mlxtend
接下来，我们可以定义一个包含项集的列表，然后使用 apriori 函数进行频繁项集挖掘：
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
# 定义项集列表
itemsets = [['牛奶', '啤酒'
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