1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Xây dựng Recommendation Engine bằng Python
Connected

Bài tập

Dự đoán bằng KNN

Với dữ liệu đã ở đúng định dạng từ bài trước, giờ bạn có thể dùng nó để suy ra user_001 sẽ cảm nhận thế nào về Apollo 13 (1995)

Nhắc lại, dữ liệu bạn đã chuẩn bị ở bài trước (và đã được nạp vào bài này) gồm có:

  • target_user_x - Điểm đánh giá đã được chuẩn hóa theo trung tâm (centered) mà user_001 đã cho các phim họ đã xem.
  • other_users_x - Điểm đánh giá centered của tất cả người dùng khác cho các phim họ đã đánh giá, loại trừ phim Apollo 13.
  • other_users_y - Điểm đánh giá thô (raw) mà tất cả người dùng khác đã cho phim Apollo 13.

Bạn sẽ dùng other_users_x và other_users_y để huấn luyện một KNeighborsRegressor từ scikit-learn và dùng nó để dự đoán user_001 có thể sẽ chấm bao nhiêu điểm cho Apollo 13 (1995).

Hướng dẫn 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Import KNeighborsRegressor từ scikit-learn.
  • Khởi tạo bộ hồi quy với tên user_knn, đặt metric là cosine và \(k\) bằng 10.