KNN による予測
前の演習でデータの形を整えたので、これを使って user_001 が Apollo 13 (1995) をどう評価しそうかを推定します。
念のため、前の演習で用意し、この演習に読み込まれているデータは次のとおりです。
target_user_x-user_001が視聴済みの映画に付けた評価を中心化したもの。other_users_x- ほかのすべてのユーザーについて、彼らが評価した映画の中心化評価。ただし Apollo 13 は除外。other_users_y- ほかのすべてのユーザーが Apollo 13 に付けた生の評価。
other_users_x と other_users_y を使って scikit-learn の KNeighborsRegressor を学習し、user_001 が Apollo 13 (1995) に付けそうな評価を予測します。
この演習はコースの一部です
Pythonでつくるレコメンデーションエンジン
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import the regressor
from sklearn.neighbors import ____
# Instantiate the user KNN model
user_knn = KNeighborsRegressor(____=____, ____=____)