关联规则也能有监督？
AI入门学习
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2022-03-16 08:25
大家好，我是小伍哥，今天继续跟大家探讨关联规则策略自动化的话题，这次的数据更接近真实场景，这个系列已经写了两篇文章了，第一篇简介基本原理，第二篇讲解策略自动化挖掘，上一篇文章中，我们用关联规则算法进行了风控策略的自动化挖掘，但是需要两步走，先挖掘的策略再进行准确率的评估，稍微有点麻烦，那有没有办法一次性的挖掘就得出策略的准确率呢，把这个算法当然有监督的方法，实际上是可以的，只是相对麻烦点，我们现在开始。
开始前，我们简单的回顾下关联规则的两个概念，这对理解我们的挖掘思路十分重要：
支持度(support)：交易记录中某项集出现的概率
项集X的支持度：
项集{X,Y}支持度：
如果支持度太低，说明{X,Y}这条规则在全集中出现的概率小，支持度一般按照项集k值的增加而减少，也就是一元组合的要多于二元组合规则。
置信度(confidence)：买了X的人又买了Y，置信度是条件概率P(Y|X)。
1、数据集介绍
我们利用的是一个对直播间弹幕数据集，里面大量涉黄涉暴的文本，挖掘看看哪些是高风险的词汇，可以当成违禁词库，直接进行屏蔽了。该数据集包含19670条明细数据，每一行都用 1（垃圾文本）和 0（正常文本）进行了标记。需要数据集的关注：小伍哥聊风控，回复【弹幕】
正常弹幕示例
新人主播，各位老板多多关注ᚠᚠᚠ 050077你卖我 0看看五雷咒的威力 0
垃圾弹幕示例
网站++沜买的私聊我 1安 KMD555 买-P-微 1抠逼加薇2928046748抠逼加薇2928046748抠逼。1
部分数据如下
2、文本读取
import osimport pandas as pdpath = '/Users/wuzhengxiang/Documents/DataSets/TextCnn'os.chdir(path)data = pd.read_csv('text_all.csv')#对数据进行随机打乱data = data.sample(frac=1, random_state=42)print(data.shape)2)#查看0-1的比例,可以看出来，数据集基本上平衡data['label'].value_counts()1 98820 9788#查看前10行的数据data.head(10)text label17036 郑 29526 Q 77544 15426 葩葩葩l 014173 网站盘需要买的私聊我. 114582 买家秀和卖家秀？01730 1776看v 01444 我又没送你谢我干啥ᚠ 010439 7645 55562筘 02448 伽韦 sx111505 珂视频箹 Ku 110423 影薇 w2753636 111782 胸还没有寒磊的 大ᚠ 还奶子疼！0
3、文本预处理
把文本处理成算法需要的格式
# 安装结巴分词 有的话就不用管了# pip install jieba#加载结巴分词import jieba#使用默认的模式分词即可 测试下分词效果print(list(jieba.cut('佳喂：sx111505可越qw')))['佳', '喂', '：', 'sx111505', '可越', 'qw']#进行分词处理data['text'] = text_all['text'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))data.head()#进行替换 并与原来的文本进行合并'''label = 1 替换成 Risklabel = 0 替换成 Norm'''text_all['label'] = text_all['label'].apply(lambda x: 'Risk' if x>0 else 'Norm')# 分词处理 并把标签加到序列后面df_arr = [list(i[0])+([i[1]]) for i in zip(text_all['text'],text_all['label'])]# 看看处理后前10条数据长啥样print(df_arr[0:10])[['颙', ' ', '29526', ' ', 'Q', ' ', '77544', 'Risk'],['\ufeff', '染', '-', '黄色', ' ', 'K', ' ', 'U', ' ', 'C', ' ', '5', ' ', '3', ' ', '4', 'Risk'],['91', '网址', '求', '大哥', 'Risk'],['塞', ' ', 'CC', '-', '名字', '-', '看', '拼', 'ᚰ', 'Risk'],['QQ', '网名', '！', '微信', 'Norm'],['佳维', '：', 'sx111505', ' ', '可', '曰', 'Yy', 'Risk'],['我区', '才', '250', '-', '350w', '买到', 'Norm'],['君', '-', '伟心', ' ', 'Ｋ', 'Ｕ', '€', '５', '３', '７', 'Risk'],['不是', '，', '问', '一些', '愚蠢', '的', '问题', '，', '说', '怎么', '获得', '英雄', '，', '卧槽', '😂', 'Norm'],['我', '找到', '了', '免费', '网址', 'Risk']]
4、关联规则挖掘
这次我使用FP-growth算法，因为规模比较大，使用的Python包为mlxtend，大家有啥其他好用的可以推荐给我，目前这个用下来还是挺好用的。
# 安装包，如果有 则忽略pip install mlxtend#加载包from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoderfrom mlxtend.frequent_patterns import apriorifrom mlxtend.frequent_patterns import fpgrowthfrom mlxtend.frequent_patterns import association_rulesimport pandas as pd#转换为算法可接受模型（布尔值）te = TransactionEncoder()df_tf = te.fit_transform(df_arr)df = pd.DataFrame(df_tf,columns=te.columns_)#设置支持度求频繁项集,最小支持度设置为0.005frequent_itemsets = fpgrowth(df,min_support=0.005,use_colnames= True)#求关联规则,设置最小置信度为0.3rules = association_rules(frequent_itemsets,metric = 'confidence',min_threshold = 0.3)# 查看下输出结果长啥样rules.columns['antecedents', 'consequents', 'antecedent support','consequent support', 'support', 'confidence', 'lift', 'leverage','conviction']# 看前5行数据rules.head()antecedents consequents antecedent support ... lift leverage conviction0 ( ) (Risk) 0.354042 ... 1.559177 0.099459 2.2964611 (Risk) ( ) 0.502389 ... 1.559177 0.099459 1.4419162 (Q) (Risk) 0.021352 ... 1.876746 0.009405 8.7081853 (Q) ( ) 0.021352 ... 2.347047 0.010183 3.8211624 ( , Q) (Risk) 0.017743 ... 1.910640 0.008117 12.404721#设置最小提升度#rules = rules.drop(rules[rules.lift <1.0].index)#设置标题索引并打印结果rules.rename(columns = {'antecedents':'from','consequents':'to','support':'sup','confidence':'conf'},inplace = True)rules = rules[['from','to','sup','conf','lift']]print(rules)Output from spyder call 'get_namespace_view':antecedents consequents ... leverage conviction0 ( ) (Risk) ... 0.099459 2.2964611 (Risk) ( ) ... 0.099459 1.4419162 (Q) (Risk) ... 0.009405 8.7081853 (Q) ( ) ... 0.010183 3.8211624 ( , Q) (Risk) ... 0.008117 12.404721... ... ... ... ...285560 ( , 5176) (157, 4994, Risk) ... 0.005410 54.203533285561 (5176, Risk) ( , 157, 4994) ... 0.005410 inf285562 (4994) ( , 157, Risk, 5176) ... 0.005410 54.203533285563 (157) ( , 5176, 4994, Risk) ... 0.005410 54.203533285564 (5176) ( , 157, 4994, Risk) ... 0.005410 54.203533#rules为Dataframe格式，可根据自身需求存入文件 结果为frozenset，转换成dict更好看rules = rules[rules['to']==frozenset({'Risk'})]rules['from'] = rules['from'].apply(lambda x:set(x))rules['to'] = rules['to'].apply(lambda x:set(x))rules.to_csv('rules.csv',header=True,index=False)
最后的结果如下，其实有很多乱码的字，我们在实际应用的时候，可以做更精细化的特征。
sup：支持度，其实就是这个策略的覆盖程度
conf：置信度，就是这个策略在训练集上的准确率。不用单独计算准确率，非常快捷方便。
5、结 论
这种方法挖掘的策略相对比较少点，但是比较简单，一次性就可以得出准确率。
如果数据需要进一步清洗，可以用下面这个函数试试，数字和字母都会连续的在一起
def TokenClean(s):'''字符清洗处理'''lasts = [] #文本序列is_dn = [] #储存单词is_en = [] #储存字母for i in s:if i.encode('UTF-8').isalnum():#字母is_en.append(i)elif not i.encode('UTF-8').isalnum() and len(is_en)>0 :#非字母is_dn.append(''.join(is_en))lasts.append(is_dn.pop())lasts.append(i)is_en = []else:lasts.append(i)if len(is_en)>0:is_dn.append(''.join(is_en))lasts.append(is_dn.pop())return lastsTokenClean('然-美-丝-薇 KUC539')['然', '-', '美', '-', '丝', '-', '薇', ' ', 'KUC539']df_arr = [TokenClean(i[0])+([i[1]]) for i in zip(text_all['text'],text_all['label'])]
今天就写到这里，要进群的，文末加我的。
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