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연습 문제

행렬의 희소도

현실 세계의 평점 데이터에서는 대부분의 사용자가 대부분의 항목에 평점을 남기지 않고, 대부분의 항목도 일부 사용자에게만 평점이 매겨지는 경우가 많아요. 그 결과 DataFrame이 매우 비거나, 즉 희소(sparse)해져요.

이번 연습 문제에서는 movie_lens 평점 데이터에서 값이 채워진 셀의 수를 세고, 전체 DataFrame 크기와 비교하여 얼마나 희소한지 계산해 보려고 해요. 이전에 사용했던 사용자당 하나의 행과 영화당 하나의 열을 가진 DataFrame user_ratings_df가 이미 로드되어 있어요.

지침

100 XP
  • user_ratings_df에서 비어 있지 않은 셀의 개수를 세어 sparsity_count로 저장하세요.
  • user_ratings_df DataFrame의 전체 셀 개수를 세어 full_count로 저장하세요.
  • 비어 있지 않은 셀의 수를 전체 셀 수로 나눠 DataFrame의 희소도를 계산하고 결과를 출력하세요.