Rendimiento del modelo binario

Ya has creado varios modelos ALS, así que no lo repetiremos. Ya se ha ajustado un modelo ALS implícito a las valoraciones binarias del conjunto de datos MovieLens. Vamos a examinar las binary_test_predictions de este modelo para ver qué podemos aprender.

La función ROEM() ya está definida para ti. Si quieres más detalles sobre cómo usarla, puedes ejecutar help(ROEM) en la consola.

Este ejercicio forma parte del curso

Creación de motores de recomendación con PySpark

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Instrucciones del ejercicio

Importa la función col de la clase pyspark.sql.functions.
Echa un vistazo a binary_test_predictions usando el método .show() para entender cómo es el conjunto de datos.
Llama a ROEM() sobre binary_test_predictions para evaluar el rendimiento del modelo. ¿Crees que ha funcionado bien?
Usa .filter() para ver solo las predicciones del usuario 42 (col("userId") == 42). ¿Notas algo?

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Import the col function
from ____.sql.____ import ____

# Look at the test predictions
____.____()

# Evaluate ROEM on test predictions
____(____)

# Look at user 42's test predictions
binary_test_predictions.____(col("____") == ____).show()

Editar y ejecutar código