การพยากรณ์ด้วย KNN
เมื่อข้อมูลอยู่ในรูปแบบที่ถูกต้องจากแบบฝึกหัดที่แล้ว ตอนนี้สามารถนำมาใช้อนุมานได้ว่า user_001 จะให้คะแนน Apollo 13 (1995) เท่าไร
สรุปข้อมูลที่เตรียมไว้จากแบบฝึกหัดก่อนหน้า (และโหลดเข้ามาในแบบฝึกหัดนี้แล้ว) มีดังนี้
target_user_x— คะแนนแบบ Centered ที่user_001ให้กับหนังที่เคยดูother_users_x— คะแนนแบบ Centered ของผู้ใช้รายอื่นทั้งหมด ยกเว้น คะแนนของหนัง Apollo 13other_users_y— คะแนนดิบที่ผู้ใช้รายอื่นทั้งหมดให้กับหนัง Apollo 13
จะใช้ other_users_x และ other_users_y เพื่อ fit โมเดล KNeighborsRegressor จาก scikit-learn แล้วพยากรณ์ว่า user_001 น่าจะให้คะแนน Apollo 13 (1995) เท่าไร
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การสร้าง Recommendation Engine ด้วย Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Import the regressor
from sklearn.neighbors import ____
# Instantiate the user KNN model
user_knn = KNeighborsRegressor(____=____, ____=____)