Обмежені дані у ваших рядках
Така розрідженість даних може спричиняти проблеми під час використання методів на кшталт K-nearest neighbors, про які йшлося в попередньому розділі. KNN має знайти k найбільш схожих користувачів, які оцінили елемент, але якщо елемент оцінили лише k користувачів або менше, то всі ці оцінки будуть «найбільш схожими».
У цій вправі ви підрахуєте, як часто кожному фільму в датафреймі user_ratings_df ставили оцінку, а потім перевірите, скільки з них мають лише одну або дві оцінки.
Ця вправа є частиною курсу
Створення систем рекомендацій у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Count the occupied cells per column
occupied_count = user_ratings_df.____().____()
print(occupied_count)