RMSE a medida que ALS alterna

Como sabes, ALS alterna entre las dos matrices de factores, ajustando sus valores cada vez para acercarse iterativamente a la aproximación de la matriz de valoraciones original. Este ejercicio pretende ilustrártelo.

La matriz T es una matriz de valoraciones, y las matrices F1, F2, F3, F4, F5 y F6 son los productos de ALS tras iterar 2, 3, 4, 5 y 6 veces, respectivamente. Sigue las instrucciones de abajo para ver cómo cambia el RMSE a medida que ALS itera.

Este ejercicio forma parte del curso

Creación de motores de recomendación con PySpark

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

Usa getRMSE(pred_matrix, actual_matrix) para calcular el RMSE de F1.
Mete F2, F3, F4, F5 y F6 en una lista llamada Fs.
Completa la función getRMSEs(listOfPredMatrices, actualValues) para calcular el RMSE de cada matriz en la lista Fs.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Use getRMSE(preds, actuals) to calculate the RMSE of matrices T and F1.
getRMSE(____, ____)

# Create list of F2, F3, F4, F5, and F6
Fs = [____, ____, ____, ____, ____]

# Calculate RMSE for F2, F3, F4, F5, and F6.
getRMSEs(____, ____)

Editar y ejecutar código