Generování predikcí a výpočet RMSE

Teď, když máme model natrénovaný na našich datech a doladěný pomocí křížové validace, můžeme zjistit, jak si povede na dataframu test. K tomu využijeme výpočet RMSE.

Poznámka na okraj: generování testovacích predikcí na tomto datasetu trvá několik minut. Testovací predikce proto byly vygenerovány předem a jsou ti k dispozici jako dataframe test_predictions. Pro přehled – byly vygenerovány tímto kódem: test_predictions = best_model.transform(test).

Toto cvičení je součástí kurzu

Tvorba doporučovacích systémů s PySparkem

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Dataframe test_predictions obsahuje predikce, které náš křížově validovaný ALS model vygeneroval pomocí sady test vytvořené dříve. Pomocí metody .show() se na něj podívej a zjisti, zda jsou predikce přibližně přesné.
Pomocí evaluator, který jsi sestavil/a dříve, vypočítej RMSE tak, že zavoláš metodu .evaluate() na vygenerovaných test_predictions. Výsledek ulož jako RMSE.
Vypiš hodnotu RMSE.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# View the predictions 
test_predictions.____()

# Calculate and print the RMSE of test_predictions
RMSE = evaluator.____(____)
print(____)

Upravit a spustit kód