对于ml-latest-small的评分数据集上实现矩阵分解的代码
时间: 2024-05-15 20:12:34 浏览: 15
矩阵分解是一种常用的推荐算法,可以用于预测用户对未评分物品的评分。在Python中,可以使用surprise库来实现矩阵分解。以下是在ml-latest-small数据集上使用surprise库实现矩阵分解的代码示例:
```python
from surprise import SVD
from surprise import Dataset
from surprise import Reader
from surprise.model_selection import cross_validate
# 加载数据集
reader = Reader(line_format='user item rating timestamp', sep=',', skip_lines=1)
data = Dataset.load_from_file('ratings.csv', reader=reader)
# 定义模型
algo = SVD()
# 交叉验证评估模型性能
cross_validate(algo, data, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=5, verbose=True)
# 训练模型
trainset = data.build_full_trainset()
algo.fit(trainset)
# 预测评分
uid = str(196)
iid = str(302)
pred = algo.predict(uid, iid, verbose=True)
```
在上述代码中,我们首先使用`Reader`对象加载评分数据集,并使用`Dataset`对象将数据集转换为适合surprise库的格式。然后,我们定义了一个SVD模型,并使用`cross_validate`函数进行交叉验证以评估模型的性能。接下来,我们使用`build_full_trainset`函数将整个数据集用于训练,并使用`fit`函数训练模型。最后,我们使用`predict`函数预测用户196对物品302的评分。
需要注意的是,上述代码中使用的是完整数据集进行训练,模型的泛化能力可能不太好。在实际应用中,我们通常需要将数据集分为训练集和测试集,并使用测试集评估模型的性能。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)