ALS のハイパーパラメータを指定する
これから ALS を使って、最初の「暗黙的評価」に基づくレコメンドエンジンを構築します。まずは、最適なモデルを見つける際に Spark に試してほしい値を指定します。
以下に空のリストを4つ用意しています。これらに、Spark が複数の ALS モデルを構築するために使える具体的な値を入力します。次の演習で、これらのリストを使って実際にモデルを作成するよう Spark に指示します。
この演習はコースの一部です
PySpark で作る Recommendation Engines
演習の手順
- 次のリストに、以下の値を入力してください。
ranks = [10, 20, 30, 40]maxIters = [10, 20, 30, 40]regParams = [.05, .1, .15]alphas = [20, 40, 60, 80]
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。
# Complete the lists below
ranks = [____, ____, ____, ____]
maxIters = [____, ____, ____, ____]
regParams = [____, ____, ____]
alphas = [____, ____, ____, ____]