联系规则也能有监督？直接进行风控策略挖掘

、自然语言预管控 把自然语言管控转成迭代必需的PNG

# 加装老大不定式 有的话就不用管了

# pip install jieba

#加载老大不定式

import jieba

#常用意味着的模式不定式方可 的测试下不定式效果

print(list(jieba.cut('佳喂：sx111505可越qw')))

['佳', '喂', '：', 'sx111505', '可越', 'qw']

#透过不定式管控

data['text'] = text_all['text'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))

data.head()

#透过换成 并与原来的自然语言透过改组

'''

label = 1 去掉 Risk

label = 0 去掉 Norm

'''

text_all['label'] = text_all['label'].apply(lambda x: 'Risk' if x>0 else 'Norm')

# 不定式管控 并把关键文加到核苷酸后面

df_arr = [list(i[0])+([i[1]]) for i in zip(text_all['text'],text_all['label'])]

# 想想管控后前所10条数据资料粗大啥颇为相似

print(df_arr[0:10])

[['颙', ' ', '29526', ' ', 'Q', ' ', '77544', 'Risk'],

['ufeff', '染', '-', '深蓝色', ' ', 'K', ' ', 'U', ' ', 'C', ' ', '5', ' ', '3', ' ', '4', 'Risk'],

['91', '网站', '求得', '大利是', 'Risk'],

['拉', ' ', 'CC', '-', '名文', '-', '看', 'tu', 'ᚰ', 'Risk'],

['QQ', '网名', '！', '网易', 'Norm'],

['佳维', '：', 'sx111505', ' ', '可', '谓', 'Yy', 'Risk'],

['我区', '才', '250', '-', '350w', '买了到', 'Norm'],

['君', '-', '伟心', ' ', 'Ｋ', 'Ｕ', '€', '５', '３', '７', 'Risk'],

['不是', '，', '问', '一些', '肤浅', '的', '关键问题', '，', '说', '怎么', '给予', '女英雄', '，', '卧槽', '', 'Norm'],

['我', '找到', '了', '完全免费', '网站', 'Risk']]

4、区别前所提采石场 这次我常用FP-growth迭代，因为规模来得大，常用的Python包为mlxtend，大家有啥其他好用的可以推荐给我，迄今为止这个用下来还是挺好用的。

# 加装包，如果有 则或多或较少

pip install mlxtend

#加载包

from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder

from mlxtend.frequent_patterns import apriori

from mlxtend.frequent_patterns import fpgrowth

from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

import pandas as pd

#转换为迭代可接受模型（布尔值）

te = TransactionEncoder()

df_tf = te.fit_transform(df_arr)

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

#新设大力支持度求得频繁项集,总和大力支持度新设为0.005

frequent_itemsets = fpgrowth(df,

min_support=0.005,

use_colnames= True

#求得区别前所提,新设总和置信度为0.3

rules = association_rules(frequent_itemsets,

metric = 'confidence',

min_threshold = 0.3

# 发送给下输出常为果粗大啥颇为相似

rules.columns

['antecedents', 'consequents', 'antecedent support','consequent support', 'support', 'confidence', 'lift', 'leverage','conviction']

# 看前所5不依数据资料

rules.head()

antecedents consequents antecedent support ... lift leverage conviction

0 ( ) (Risk) 0.354042 ... 1.559177 0.099459 2.296461

1 (Risk) ( ) 0.502389 ... 1.559177 0.099459 1.441916

2 (Q) (Risk) 0.021352 ... 1.876746 0.009405 8.708185

3 (Q) ( ) 0.021352 ... 2.347047 0.010183 3.821162

4 ( , Q) (Risk) 0.017743 ... 1.910640 0.008117 12.404721

#新设总和进一步提高度

#rules = rules.drop(rules[rules.lift

#新设标题索引并打印常为果

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 conviction

0 ( ) (Risk) ... 0.099459 2.296461

1 (Risk) ( ) ... 0.099459 1.441916

2 (Q) (Risk) ... 0.009405 8.708185

3 (Q) ( ) ... 0.010183 3.821162

4 ( , Q) (Risk) ... 0.008117 12.404721

285560 ( , 5176) (157, 4994, Risk) ... 0.005410 54.203533

285561 (5176, Risk) ( , 157, 4994) ... 0.005410 inf

285562 (4994) ( , 157, Risk, 5176) ... 0.005410 54.203533

285563 (157) ( , 5176, 4994, Risk) ... 0.005410 54.203533

285564 (5176) ( , 157, 4994, Risk) ... 0.005410 54.203533

#rules为DataframePNG，可根据自身需求得提领副本 常为果为frozenset，转换转成dict愈来愈好看

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)

先前所的常为果如下，似乎有很多浏览者的文，我们在实际系统设计的时候，可以做愈来愈精细化的构造。

sup：大力支持度，似乎就是这个方式而的覆盖面积程度

conf：置信度，就是这个方式而在训练集上的抽颇为相似。不用单独数值抽颇为相似，相当快捷方便。

5、常为 论 这种法则采石场的方式而相对来得较少点，但是来得直观，单次就可以断定抽颇为相似。

如果数据资料必需有利于除去，可以用下面这个函数试试，数文和文母都会连续的在朋友们

def TokenClean(s):

'''文符除去管控'''

lasts = [] #自然语言核苷酸

is_dn = [] #储存单词

is_en = [] #储存文母

for i in s:

if i.encode('UTF-8').isalnum():#文母

is_en.append(i)

elif not i.encode('UTF-8').isalnum() and len(is_en)>0 :#非文母

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 lasts

TokenClean('然-美-丽-薇 KUC539')

['然', '-', '美', '-', '丽', '-', '薇', ' ', 'KUC539']

df_arr = [TokenClean(i[0])+([i[1]]) for i in zip(text_all['text'],text_all['label'])]

。

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