Date implicite vs. date explicite
Așa cum s-a menționat în exercițiul video, feedbackul utilizat în sistemele de recomandare poate fi explicit sau implicit.
Setul de date listening_history_df a fost deja încărcat.
Acest set de date conține coloane care identifică utilizatorii, melodiile pe care le ascultă, împreună cu:
Skipped Track: O coloană de tip Boolean care înregistrează dacă utilizatorul a dat skip melodiei sau a ascultat-o până la capăt.Rating: Scorul din 10 acordat melodiei de către utilizator.
În acest exercițiu, vei explora datele și, pe baza acestei explorări, vei identifica ce coloane reflectă cel mai bine feedbackul explicit față de cel implicit.
Acest exercițiu face parte din cursul
Construirea motoarelor de recomandare în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Inspect the listening_history_df DataFrame
print(listening_history_df.____())
# Calculate the number of unique values
print(listening_history_df[['Rating', 'Skipped Track']].____())
# Display a histogram of the values in the Rating column
listening_history_df['Rating'].____()
plt.show()