Solucionado
Oi pessoal, estou rodando o script conforme a aula, porém recebo um retorno vazio das regras apriori, mesmo colocando os valores mínimos muito baixos... e o curioso é que quando rodo o script acima, para visualizar apenas o support, aparece normal. Alguém consegue me ajudar?
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Olá, Marcelo. Acredito que você possa ter esquecido algum passo antes de gerar a transacao_transformado, porque no caso do exemplo da aula o shape fica 9465 rows × 94 columns (diferente do seu 8290 x 6026).
Dá um conferida se você tem essas etapas aqui no seu código também
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules,apriori
transacao = []
for item in dados['TransactionNo'].unique():
lista = list(set(dados[dados['TransactionNo']==item]['Items']))
transacao.append(lista)
te = TransactionEncoder()
transacao_te = te.fit(transacao).transform(transacao)
transacao_te
Espero ter ajudado.
Muito obrigado pela resposta!! Eu acabei descobrindo o problema. No meu penúltimo script estou referenciando o meu 4o script. Tive que reduzir significativamente o threshold lá para que aparecerem regras no meu output final.
Além disso, aproveito pra compartilhar uma dica, que demorei um tempo pra descobrir. Para transformar o DF no formato de dummies, é preciso remover os missing value...
Obrigado novamente e abraco!