优化市场篮子分析性能

在进行市场篮子分析时，我发现当设定频繁项集的支持度阈值为1%时，代码的执行效率较低。以下是当前使用的脚本：

frequent_itemsets = apriori(basket_sets, min_support=0.01, use_colnames=True)
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift")
rules.sort_values('confidence', ascending=False, inplace=True)
rules.head(10)

为了提高代码的执行速度，可以考虑以下几个优化策略：

• 数据预处理: 确保输入数据已经被有效地预处理，例如去除不相关的商品或合并低频商品，以减少计算量。
• 支持度阈值调整: 虽然1%是一个常见的选择，但根据数据集的具体情况，适当提高支持度阈值可以显著减少计算时间和内存使用。
• 并行处理: 利用多核处理器的优势，通过并行化处理数据，加速频繁项集的挖掘过程。
• 算法选择: 考虑使用更高效的关联规则挖掘算法，如FP-Growth，替代Apriori算法，以进一步提升性能。

实施上述建议后，再次运行代码，观察性能是否有明显改善。如果有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时联系。