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ALS 하이퍼파라미터 지정하기

이제 ALS를 사용해 첫 번째 암묵적 평점 기반 추천 엔진을 만들어 보겠습니다. 이를 위해 먼저 최적의 모델을 찾을 때 Spark가 시도할 값들을 지정해 줄 거예요.

아래에 비어 있는 리스트 네 개가 제공되어 있습니다. 여기에 Spark가 여러 ALS 모델을 만들 때 사용할 구체적인 값들을 채워 넣으세요. 다음 연습 문제에서는 아래 리스트를 사용해 Spark가 해당 모델들을 학습하도록 지시할 거예요.

이 연습은 강의의 일부입니다

PySpark로 추천 엔진 만들기

강의 보기

연습 안내

  • 다음 리스트를 아래 값들로 채우세요:
    • ranks = [10, 20, 30, 40]
    • maxIters = [10, 20, 30, 40]
    • regParams = [.05, .1, .15]
    • alphas = [20, 40, 60, 80]

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Complete the lists below
ranks = [____, ____, ____, ____]
maxIters = [____, ____, ____, ____]
regParams = [____, ____, ____]
alphas = [____, ____, ____, ____]
코드 편집 및 실행