推荐算法中的KNNBａｓｉｃ算法rmse

KNNBａｓｉｃ是一种基本的K近邻算法，用于推荐系统中的物品推荐。它的评估指标之一是RMSE（Root Mean Squared Error，均方根误差）。RMSE是预测值与实际观测值之间差异的平均平方根误差，用于衡量预测的准确性。

KNNBａｓｉｃ算法的RMSE计算步骤如下：
1. 将数据集划分为训练集和测试集。
2. 对于测试集中的每个用户或物品，利用KNN算法找到K个最近邻居。
3. 根据邻居的评分来预测用户对物品的评分。
4. 计算预测评分与实际评分之间的差异。
5. 计算所有预测评分与实际评分之间差异的平方和。
6. 将平方和除以测试集中的观测数量，并取其平方根得到RMSE值。