surprise库使用

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surprise库官方文档分析（一）

一:入门 1.基本用法 (1).自动交叉验证 Surprise有一套内置的算法和数据集供您使用.在最简单的形式中,只需几行代码即可运行交叉验证程序: from surprise import SVD from surprise import Dataset from surprise.model_selection import cross_validate # Load the movielens-100k dataset (download it if needed), # 加载movie…

surprise库官方文档分析（二）：使用预测算法

1.使用预测算法 Surprise提供了一堆内置算法.所有算法都派生自AlgoBase基类,其中实现了一些关键方法(例如predict,fit和test).可以在prediction_algorithms包文档中找到可用预测算法的列表和详细信息 . 每个算法都是全局Surprise命名空间的一部分,因此您只需要从Surprise包中导入它们的名称,例如: from surprise import KNNBasic algo = KNNBasic() 这些算法中的一些可以使用基线估计,一些可以使用…

surprise库官方文档分析（三）：搭建自己的预测算法

1.基础创建自己的预测算法非常简单:算法只不过是一个派生自AlgoBase具有estimate 方法的类.这是该方法调用的predict()方法.它接受内部用户ID,内部项ID,并返回估计评级r from surprise import AlgoBase from surprise import Dataset from surprise.model_selection import cross_validate class MyOwnAlgorithm(AlgoBase): def __in…

自动交叉使用法 #-*- coding:utf-8 -*- from surprise import SVD from surprise import Dataset from surprise.model_selection import cross_validate data = Dataset.load_builtin('ml-100k') # 默认载入movielens数据集 algo = SVD() cross_validate(algo, data, measures=['RMSE'…

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import io # needed because of weird encoding of u.item file import os from surprise import KNNBaseline from surprise import Dataset from surprise import get_dataset_dir from surprise import Reader from surprise import dump def read_item_names(item_fi…