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非負行列因数分解の予測をテストする正しい方法は何ですか? データセットが、ユーザーと視聴した映画 (評価なし) のマトリックスであるとします。まず、行列をトレーニングとテストセット (40% テストセット) に分割します。次に、トレーニング行列を NMF で因数分解します。次に、テスト マトリックスを取得し、すべてのムービー エントリの半分を削除して、実際のテスト マトリックスがどれだけうまく再構築されるかを確認します。

NMF では、他にどのような評価方法が使用されていますか? テストセットの映画エントリを削除するよりも良い方法はありますか?

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前回の質問とほぼ同じだと思います。NNMF は、協調フィルタリングを実装する手段にすぎません。低ランクの行列分解の忠実度を評価することは、協調フィルタリングの結果を評価する方法ではありません。低階因数分解のポイントは、入力とまったく同じではないということです。

適合率、再現率、AUC など、既に使い慣れた尺度を使用します。テスト セットをさらに分割することはありません。クロス検証セットなどを作成しているわけではありません。ですから、この点が何なのかわかりません。「関連する」データのセットとして、テスト セットをそのまま使用してください。

于 2012-09-01T22:06:56.810 に答える