행에 데이터가 부족할 때
이런 데이터 희소성은 지난 장에서 다룬 K-최근접 이웃 같은 기법을 사용할 때 문제를 일으킬 수 있어요. KNN은 어떤 아이템에 평점을 매긴 사용자들 중에서 가장 비슷한 사용자 k명을 찾아야 하는데, 해당 아이템에 평점을 준 사용자가 k명 이하라면 모든 평점이 "가장 비슷한" 것으로 간주돼요.
이번 연습 문제에서는 user_ratings_df DataFrame에서 각 영화가 평점을 받은 횟수를 계산하고, 그중 평점이 한 번 또는 두 번만 있는 영화가 얼마나 되는지 확인해 볼 거예요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 추천 엔진 만들기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Count the occupied cells per column
occupied_count = user_ratings_df.____().____()
print(occupied_count)