ÎncepețiÎncepe gratuit

RMSE pe măsură ce ALS alternează

După cum știi, ALS alternează între cele două matrice de factori, ajustându-le valorile la fiecare iterație pentru a se apropia tot mai mult de matricea originală de evaluări. Acest exercițiu este menit să ilustreze acest proces.

Matricea T este o matrice de evaluări, iar matricele F1, F2, F3, F4, F5 și F6 reprezintă produsele ALS după 2, 3, 4, 5, respectiv 6 iterații. Urmează instrucțiunile de mai jos pentru a vedea cum evoluează RMSE pe măsură ce ALS iterează.

Acest exercițiu face parte din cursul

Construiește motoare de recomandare cu PySpark

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Folosește getRMSE(pred_matrix, actual_matrix) pentru a calcula RMSE pentru F1.
  • Pune F2, F3, F4, F5 și F6 într-o listă numită Fs.
  • Completează funcția getRMSEs(listOfPredMatrices, actualValues) pentru a calcula RMSE pentru fiecare matrice din lista Fs.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Use getRMSE(preds, actuals) to calculate the RMSE of matrices T and F1.
getRMSE(____, ____)

# Create list of F2, F3, F4, F5, and F6
Fs = [____, ____, ____, ____, ____]

# Calculate RMSE for F2, F3, F4, F5, and F6.
getRMSEs(____, ____)
Editează și rulează codul