Thách thức với giá trị khuyết
Bạn có thể đã để ý rằng các DataFrame dạng pivot mà bạn làm việc thường có dữ liệu bị thiếu. Điều này là bình thường vì người dùng hiếm khi xem hết mọi bộ phim, và hầu hết các bộ phim cũng không được tất cả mọi người xem, dẫn đến các khoảng trống trong ma trận người dùng - đánh giá.
Trong bài tập này, bạn sẽ khám phá một tập con khác của bảng đánh giá người dùng user_ratings_subset có chứa giá trị khuyết và quan sát cách các cách xử lý dữ liệu thiếu khác nhau có thể ảnh hưởng đến khả năng sử dụng của nó.
Bài tập này là một phần của khóa học
Xây dựng Recommendation Engine bằng Python
Bài tập tương tác thực hành
Biến lý thuyết thành hành động với một trong các bài tập tương tác của chúng tôi
Bắt đầu bài tập