SVD などの多くのアルゴリズムでは、すぐに使用できる組み込み関数は次のとおりです。
predictions = algo.fit(trainset).test(testset)-- これは、テスト セットの予測された評価スコアを出力します (つまり、ユーザーが既に評価を与えている映画の場合)。predictions = algo.predict(uid, iid)-- uid の iid の評価スコアを予測します
ただし、ユーザーに推奨される映画を印刷するにはどうすればよいですかtop N(このユーザーはまだ一部の映画を見ていない/評価を与えていません)。私は試しました："algo.fit(trainset).test(data)"しかし、それは私にエラーを与えますか？
KNN をサプライズで使用してユーザーを印刷しようとしましk nearest neighborsた。サプライズ パッケージの例では、u.item ファイルがありますが、自分のデータ (uid、iid、および評価を持つ 1 つのテーブル) を使用する場合は、どのようにすればよいですか?"raw id"ユーザーとアイテムのを計算できますか?