Desempenho do modelo binário

Você já construiu vários modelos de ALS, então não vamos repetir isso agora. Um modelo implícito de ALS já foi ajustado aos ratings binários do conjunto de dados MovieLens. Vamos analisar binary_test_predictions desse modelo para ver o que podemos aprender.

A função ROEM() foi definida para você. Fique à vontade para executar help(ROEM) no console se quiser mais detalhes sobre como usá-la!

Este exercicio faz parte do curso

Construindo mecanismos de recomendação com PySpark

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Instruções do exercicio

Importe a função col da classe pyspark.sql.functions.
Dê uma olhada em binary_test_predictions usando o método .show() para entender como os dados são.
Chame ROEM() em binary_test_predictions para avaliar o desempenho do modelo. Você acha que ele teve um bom desempenho?
Use .filter() para olhar apenas as previsões do usuário 42 (col("userId") == 42). Você percebe algo?

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# 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()

Editar e Executar Código