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中医病案的各种症状是一个错综复杂的整体，但其中也有着密不可分的联系。通过对
中医病症之间关系的分析，从而认识疾病的发生发展规律，掌握疾病的诊疗特点，并且获得
治疗疾病的最适宜药方。而关联规则分析在寻找中医病因病机、病症之间的关系上发挥了巨
大的作用，在挖掘病症之间的关联关系方面应用广泛且实用。
xxxxxxxxxximport pandas as pddf = pd.read_excel('中医病症.xlsx')
# 转换为双重列表结构symptoms = []for i in df['病人症状'].tolist(): symptoms.append(i.split(',')) # 通过apyori库来实现Apriori算法from apyori import apriorirules = apriori(symptoms, min_support=0.1, min_confidence=0.7)results = list(rules)
for i in results: # 遍历results中的每一个频繁项集 for j in i.ordered_statistics: # 获取频繁项集中的关联规则 X = j.items_base # 关联规则的前件 Y = j.items_add # 关联规则的后件 x = ', '.join([item for item in X]) # 连接前件中的元素 y = ', '.join([item for item in Y]) # 连接后件中的元素 if x != '': # 防止出现关联规则前件为空的情况 print(x + ' → ' + y) # 通过字符串拼接的方式更好呈现结果1. 关于中医病症的关联规则，下列说法正确的是:
A 病症与病症是相互独立的
B 对于病症，应该“头痛医头脚痛医脚”
C 通过关联规则分析可以挖掘病症之间的关联关系
D 以上说法均不正确
2. apriori函数设置最小置信度的参数是_______:
A items_base
B items_add
C min_confidence
D min_support
1=>C 2=>C