ALS yinelerken RMSE
Bildiğin gibi, ALS iki faktör matris arasında dönüşümlü olarak gidip gelir ve her seferinde değerlerini ayarlayarak özgün puanlama matrisini yaklaşık olarak yaklaştırmaya çalışır. Bu egzersiz bunu sana göstermek için hazırlandı.
T matrisi bir puanlama (ratings) matrisidir ve F1, F2, F3, F4, F5 ve F6 matrisleri sırasıyla ALS'nin 2, 3, 4, 5 ve 6 kez yinelenmesi (iterasyon) sonrası elde edilen çarpımlardır. Aşağıdaki talimatları izleyerek ALS yineledikçe RMSE'nin nasıl değiştiğini gör.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
PySpark ile Öneri Motorları Oluşturma
Egzersiz talimatları
F1'in RMSE'sini hesaplamak içingetRMSE(pred_matrix, actual_matrix)kullan.F2,F3,F4,F5veF6'yıFsadlı tek bir listeye koy.Fslistesindeki her matrisin RMSE'sini hesaplamak içingetRMSEs(listOfPredMatrices, actualValues)fonksiyonunu tamamla.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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(____, ____)