解释下列代码# -*- coding: gbk-*- import numpy as np import pandas as pd header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] with open("u.data", "r") as file_object: df = pd.read_csv(file_object, sep='\t', names=header) print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Number of users = ' + str(n_users) + ' | Number of movies =' + str(n_items)) from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1, line[2] -1] = line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1, line[2] - 1] = line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity item_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix.T) print(u" 物品相似度矩阵 :", item_similarity.shape) print(u"物品相似度矩阵: ", item_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于物品相似度矩阵的 if type == 'item': pred = ratings.dot(similarity) / np.array([np.abs(similarity).sum(axis=1)]) print(u"预测值: ", pred.shape) return pred # 预测结果 item_prediction = predict(train_data_matrix, item_similarity, type='item') print(item_prediction) from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqrt def rmse(prediction, ground_truth): prediction = prediction[ground_truth.nonzero()].flatten() ground_truth = ground_truth[ground_truth.nonzero()].flatten() return sqrt(mean_squared_error(prediction, ground_truth)) item_prediction = np.nan_to_num(item_prediction) print('Item-based CF RMSE: ' + str(rmse(item_prediction, test_data_matrix)))
时间: 2024-01-24 16:19:03 浏览: 193
这段代码主要是实现了基于物品相似度矩阵的推荐系统,具体流程如下:
1. 读取 u.data 数据集文件,用 pandas 库将其转换成 DataFrame 格式,并输出该数据集;
2. 计算该数据集中有多少个用户和多少个物品;
3. 将数据集分为训练集和测试集,其中训练集占 80%;
4. 构建训练集和测试集的评分矩阵,其中行表示用户,列表示物品,值表示评分;
5. 计算物品相似度矩阵,这里使用了 sklearn 库中的 cosine_similarity 方法;
6. 基于物品相似度矩阵,预测测试集中每个用户对每个物品的评分;
7. 计算预测结果与真实评分之间的均方根误差(RMSE),用于评估模型的性能。
需要注意的是,该代码只实现了基于物品相似度矩阵的推荐系统,还可以尝试其他的推荐算法,比如基于用户相似度矩阵的推荐系统。此外,还可以对模型进行参数调优,以获得更好的性能。
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# -*- coding: utf-8 -*- from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd def create_series(): ''' 返回值: series_a: 一个Series类型数据 series_b: 一个Series类型数据 dict_a: 一个字典类型数据 ''' # 请在此添加代码 完成本关任务 # ********** Begin *******
### 创建Pandas Series 和 字典的示例
#### 使用 Pandas 创建 Series 的方法
可以通过多种方式创建 `pandas.Series` 对象。以下是常见的几种方法:
1. **通过列表创建 Series**
可以使用 Python 列表作为数据源来创建一个简单的 Series。
```python
import pandas as pd
series_from_list = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(series_from_list)
```
2. **通过 NumPy 数组创建 Series**
如果需要处理数值型数据,可以利用 NumPy 提供的功能生成更复杂的数组并将其转换为 Series。
```python
import numpy as np
import pandas as pd
array_data = np.array([1, 2, 3, 4])
series_from_array = pd.Series(array_data, index=['w', 'x', 'y', 'z'])
print(series_from_array)
```
3. **通过字典创建 Series**
当前已有键值对的数据时,可以直接从字典初始化 Series,其中字典中的键会自动成为 Series 的索引。
```python
dictionary_data = {'apple': 10, 'banana': 20, 'cherry': 30}
series_from_dict = pd.Series(dictionary_data)
print(series_from_dict)
```
#### 关于 Pandas Series 和 Python 字典的区别
虽然两者都存储键值对关系,但它们之间存在显著差异:
- Pandas Series 支持基于标签的切片操作以及布尔掩码过滤等功能[^3]。
- 而普通的 Python 字典不具备这些特性。
#### 如何在 Python 中创建字典?
下面展示了一个基本的例子说明如何构建标准的 Python 字典结构:
```python
my_dictionary = {"key1": "value1", "key2": "value2"}
print(my_dictionary)
```
---
### 输出结果预览
对于上述代码片段执行后的预期输出如下所示(部分摘录):
```
# series_from_list 结果
a 10
b 20
c 30
d 40
dtype: int64
# my_dictionary 结果
{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
```
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