अप्रत्यक्ष बनाम प्रत्यक्ष डेटा
वीडियो अभ्यास में बताया गया था कि रिकमेंडेशन इंजनों में उपयोग होने वाला फीडबैक प्रत्यक्ष (explicit) या अप्रत्यक्ष (implicit) हो सकता है.
डेटासेट listening_history_df आपके लिए लोड किया गया है.
इस डेटासेट में उपयोगकर्ताओं और वे किन गानों को सुनते हैं, यह बताने वाले कॉलम हैं, साथ ही:
Skipped Track: एक Boolean कॉलम जो रिकॉर्ड करता है कि उपयोगकर्ता ने गाने को स्किप किया या उसे अंत तक सुना.Rating: वह स्कोर (10 में से) जो उपयोगकर्ता ने गाने को दिया.
इस अभ्यास में, आप डेटा को एक्सप्लोर करेंगे और इस जाँच के आधार पर पहचानेंगे कि कौन से कॉलम प्रत्यक्ष फीडबैक को दर्शाते हैं और कौन से अप्रत्यक्ष फीडबैक को.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में रिकमेंडेशन इंजन बनाना
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Inspect the listening_history_df DataFrame
print(listening_history_df.____())
# Calculate the number of unique values
print(listening_history_df[['Rating', 'Skipped Track']].____())
# Display a histogram of the values in the Rating column
listening_history_df['Rating'].____()
plt.show()