Prestazioni del modello binario
Hai già creato diversi modelli ALS, quindi non lo faremo di nuovo. Un modello ALS implicito è già stato addestrato sui rating binari del dataset MovieLens. Diamo un'occhiata a binary_test_predictions da questo modello per capire cosa possiamo imparare.
La funzione ROEM() è stata definita per te. Se vuoi più dettagli su come usarla, esegui pure help(ROEM) nella console!
Questo esercizio fa parte del corso
Costruire motori di raccomandazione con PySpark
Istruzioni dell'esercizio
- Importa la funzione
coldalla classepyspark.sql.functions. - Dai un'occhiata a
binary_test_predictionsusando il metodo.show()per farti un'idea di com'è strutturato l'insieme di dati. - Chiama
ROEM()subinary_test_predictionsper valutare le prestazioni del modello. Secondo te, si è comportato bene? - Usa
.filter()per guardare solo le previsioni dell'utente 42 (col("userId") == 42). Noti qualcosa?
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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()