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बाइनरी मॉडल का प्रदर्शन

आप पहले ही कई ALS मॉडल बना चुके हैं, इसलिए हम उसे दोहराएँगे नहीं। MovieLens डेटासेट के बाइनरी रेटिंग्स पर एक implicit ALS मॉडल पहले से फिट किया गया है। इस मॉडल के binary_test_predictions को देखें और समझें कि हम क्या सीख सकते हैं.

ROEM() फंक्शन आपके लिए परिभाषित है। यदि आप इसे चलाने के तरीके के बारे में और जानना चाहते हैं, तो कंसोल में बेझिझक help(ROEM) चलाएँ!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

PySpark के साथ Recommendation Engines बनाना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • pyspark.sql.functions क्लास से col फंक्शन इम्पोर्ट करें.
  • डेटा कैसा दिखता है, यह समझने के लिए .show() मेथड के साथ binary_test_predictions देखें.
  • मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए binary_test_predictions पर ROEM() कॉल करें। क्या आपको लगता है कि इसका प्रदर्शन अच्छा रहा?
  • केवल यूज़र 42 की प्रेडिक्शंस देखने के लिए .filter() का उपयोग करें (col("userId") == 42)। क्या आपको कुछ खास दिखता है?

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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()
कोड संपादित करें और चलाएँ