[6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 115일차 TIL

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[17주차 - Day3] Recommendation system

무비렌즈 데이터를 활용한 평점 예측 모델 계발

# 모델 훈련하고 예측/평가하는 파트

svd = gs.best_estimator['rmse']

trainset = data.build_full_trainset()
svd.fit(trainset)

uid = str(196)
iid = str(302)

pred = svd.predict(uid, iid, verbose=True)  # r_ui = 4

- 실제 값 4와 예측값 3.84를 비교해 보면 매우 유사하게 예측해 내고 있다는 걸 확인할 수 있다

 

from surprise import accuracy
from surprise.model_selection import train_test_split

trainset, testset = train_test_split(data, test_size=.25)

svd = SVD()
svd.fit(trainset)
predictions = svd.test(testset)

accuracy.rmse(predictions)

 

testset[0:10]

 

pred = svd.predict("15", "7484", verbose=True)
pred = svd.predict("430", "595", verbose=True)

- 실제값 4.0, 예측값 2.52   /   실제값 3.5, 예측값 3.98로 값이 좀 튀긴 하지만 잘 예측하는 걸 확인할 수 있다