Modelltraining und Vorhersagen

Nachdem du die Daten in Trainings- und Testdaten aufgeteilt hast, trainierst du im zweiten Teil der Übung den ALS-Algorithmus anhand der Trainingsdaten. Der ALS-Algorithmus von PySpark MLlib hat folgende obligatorische Parameter: rank (Anzahl der latenten Faktoren im Modell) und iterations (Anzahl der auszuführenden Iterationen). Nachdem du das ALS-Modell trainiert hast, kannst du es verwenden, um die Bewertungen in den Testdaten vorherzusagen. Hierfür gibst du die Benutzer- und Produktspalten aus dem Testdatensatz an und gibst schließlich die Liste der zwei ersten Zeilen der predictAll()-Ausgabe zurück.

Zur Erinnerung: Der SparkContext sc sowie training_data und test_data sind bereits im Arbeitsbereich verfügbar.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Grundlagen von Big Data mit PySpark

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Anleitung zur Übung

Trainiere den ALS-Algorithmus mit Trainingsdaten und konfigurierten Parametern (rank=10 und iterations=10).
Entferne die Spalte rating aus den Testdaten. (Es ist die dritte Spalte.)
Teste das Modell, indem du die Bewertungen in den Testdaten vorhersagst.
Gib eine Liste mit zwei Zeilen der vorhergesagten Bewertungen zurück.

Interaktive Übung zum Anfassen

Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.

# Create the ALS model on the training data
model = ALS.____(____, rank=10, iterations=10)

# Drop the ratings column 
testdata_no_rating = test_data.___(lambda p: (p[0], ____))

# Predict the model  
predictions = model.____(testdata_no_rating)

# Return the first 2 rows of the RDD
predictions.____(2)

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