fpGrowth = FPGrowth(itemsCol="items", minSupport=0.5, minConfidence=0.6)
model = fpGrowth.fit(df)
model.associationRules.show()
使用上面的代码，我只能获得每个关联规则的信心。但是如何在Pyspark中使用Spark FP-growth获得每个关联规则的＆＃39; 值？
在这种情况下，我只有这两个数据帧，如何在第一个数据框中自动添加置信度值后面的提升值（不是手动添加？
+----------+----------+------------------+
|antecedent|consequent| confidence|
+----------+----------+------------------+
| [2, 1]| [5]|0.6666666666666666|
| [5, 1]| [2]| 1.0|
| [2]| [1]| 1.0|
| [2]| [5]|0.6666666666666666|
| [5]| [2]| 1.0|
| [5]| [1]| 1.0|
| [5, 2]| [1]| 1.0|
| [1]| [2]| 1.0|
| [1]| [5]|0.6666666666666666|
+----------+----------+------------------+
+---------+----+------------------+
| items|freq| support|
+---------+----+------------------+
| [1]| 3| 1.0|
| [2]| 3| 1.0|
| [2, 1]| 3| 1.0|
| [5]| 2|0.6666666666666666|
| [5, 2]| 2|0.6666666666666666|
|[5, 2, 1]| 2|0.6666666666666666|
| [5, 1]| 2|0.6666666666666666|
+---------+----+------------------+
答案 0 :(得分：1)
很容易计算：提升是置信度C。因此规则的提升就是置信度C(a->b)/C(b)。例如，如果bread -> cheese的置信度为1.2且-> cheese的置信度为1.1，则升力为1.2/1.1。
请参阅here
答案 1 :(得分：-2)
df1.join(df2,df2.items==df1.consequent, 'left').select("antecedent","consequent","confidence","support").show()
+----------+----------+------------------+------------------+
|antecedent|consequent| confidence| support|
+----------+----------+------------------+------------------+
| [2, 1]| [5]|0.6666666666666666|0.6666666666666666|
| [2]| [5]|0.6666666666666666|0.6666666666666666|
| [1]| [5]|0.6666666666666666|0.6666666666666666|
| [2]| [1]| 1.0| 1.0|
| [5]| [1]| 1.0| 1.0|
| [5, 2]| [1]| 1.0| 1.0|
| [5, 1]| [2]| 1.0| 1.0|
| [5]| [2]| 1.0| 1.0|
| [1]| [2]| 1.0| 1.0|
+----------+----------+------------------+------------------+