Độ thưa của ma trận
Một thách thức phổ biến với dữ liệu đánh giá trong thế giới thực là hầu hết người dùng sẽ không đánh giá hầu hết các mục, và hầu hết các mục chỉ được một số ít người dùng đánh giá. Điều này dẫn đến một DataFrame rất rỗng hoặc thưa.
Trong bài tập này, bạn sẽ tính độ thưa của dữ liệu đánh giá movie_lens bằng cách đếm số ô đã được điền và so sánh với kích thước của toàn bộ DataFrame.
DataFrame user_ratings_df mà bạn đã dùng ở các bài trước, trong đó mỗi hàng là một người dùng và mỗi cột là một bộ phim, đã được nạp sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Xây dựng Recommendation Engine bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Đếm số ô không trống trong
user_ratings_dfvà lưu kết quả vàosparsity_count. - Đếm tổng số ô trong DataFrame
user_ratings_dfvà lưu vàofull_count. - Tính độ thưa của DataFrame bằng cách chia số ô không trống cho tổng số ô và in kết quả.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Count the occupied cells
sparsity_count = user_ratings_df.____().____.____()
# Count all cells
full_count = user_ratings_df.____
# Find the sparsity of the DataFrame
sparsity = ____ / ____
print(sparsity)