二元模型效能
你已經建立過好幾個 ALS 模型，所以這裡不再重複。課程已經針對 MovieLens 資料集的二元評分訓練好一個隱式 ALS 模型。現在來看看這個模型產生的 binary_test_predictions，看看能學到什麼。
我們已為你定義好 ROEM() 函式。若想了解更多用法細節，歡迎在主控台執行 help(ROEM)！
本練習屬於課程
使用 PySpark 打造推薦引擎
練習說明
- 從
pyspark.sql.functions類別匯入col函式。 - 使用
.show()方法檢視binary_test_predictions，先了解資料長什麼樣子。 - 對
binary_test_predictions呼叫ROEM()，評估模型效能。你覺得表現如何？ - 使用
.filter()僅檢視使用者 42 的預測（col("userId") == 42）。你有發現什麼嗎？
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Import the col function
from ____.sql.____ import ____
# Look at the test predictions
____.____()
# Evaluate ROEM on test predictions
____(____)
# Look at user 42's test predictions
binary_test_predictions.____(col("____") == ____).show()