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이진 모델 성능

이미 여러 ALS 모델을 만들어 보셨으니, 여기서는 다시 만들지 않겠습니다. MovieLens 데이터셋의 이진 평점에 대해 implicit ALS 모델이 이미 학습되어 있어요. 이 모델에서 나온 binary_test_predictions를 살펴보며 무엇을 알 수 있는지 확인해 봅시다.

ROEM() 함수는 미리 정의되어 있습니다. 실행 방법을 더 자세히 알고 싶다면 콘솔에서 help(ROEM)을 자유롭게 실행해 보세요!

이 연습은 강의의 일부입니다

PySpark로 추천 엔진 만들기

강의 보기

연습 안내

  • pyspark.sql.functions 클래스에서 col 함수를 임포트하세요.
  • .show() 메서드를 사용해 binary_test_predictions를 확인하고 데이터 형태를 파악하세요.
  • 모델 성능을 평가하기 위해 binary_test_predictions에 ROEM()을 호출하세요. 성능이 괜찮게 나왔다고 생각하시나요?
  • .filter()를 사용해 사용자 42의 예측만 확인하세요(col("userId") == 42). 어떤 점이 보이나요?

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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()
코드 편집 및 실행