Неявні vs. явні дані
Як згадувалося у відео, відгуки, що використовуються в системах рекомендацій, можуть бути явними або неявними.
Для вас завантажено набір даних listening_history_df.
Цей набір містить стовпці з ідентифікаторами користувачів, піснями, які вони слухають, а також:
Skipped Track: булевий стовпець, що фіксує, чи користувач пропустив пісню або дослухав її до кінця.Rating: оцінка з 10 балів, яку користувач поставив пісні.
У цій вправі ви дослідите дані та за результатами визначите, які стовпці найкраще відображають явні відгуки, а які — неявні.
Ця вправа є частиною курсу
Створення систем рекомендацій у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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()