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) màuser_001đã 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).
Bài tập này là một phần của khóa học
Xây dựng Recommendation Engine bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import the regressor
from sklearn.neighbors import ____
# Instantiate the user KNN model
user_knn = KNeighborsRegressor(____=____, ____=____)