利用Python简单实现网易云用户算法推荐系统( 四 )
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file_path = os.path.expanduser('neteasy_playlist_recommend_data.csv')# 指定文件格式reader = Reader(line_format='user item rating timestamp', sep=',')# 从文件读取数据music_data = http://kandian.youth.cn/index/Dataset.load_from_file(file_path, reader=reader)# 分成5折music_data.split(n_folds=5)algo = KNNBasic()perf = evaluate(algo, music_data, measures=['RMSE', 'MAE'])print(perf)"""Evaluating RMSE, MAE of algorithm KNNBasic.------------Fold 1Computing the msd similarity matrix...Done computing similarity matrix.RMSE: 85.4426MAE:82.4766------------Fold 2Computing the msd similarity matrix...Done computing similarity matrix.RMSE: 85.2970MAE:82.0756------------Fold 3Computing the msd similarity matrix...Done computing similarity matrix.RMSE: 85.2267MAE:82.0697------------Fold 4Computing the msd similarity matrix...Done computing similarity matrix.RMSE: 85.3390MAE:82.1538------------Fold 5Computing the msd similarity matrix...Done computing similarity matrix.RMSE: 86.0862MAE:83.2907------------------------Mean RMSE: 85.4783Mean MAE : 82.4133------------------------defaultdict(, {u'mae': [82.476559473072456, 82.075552111584656, 82.069740410693527, 82.153816350251844, 83.29069767441861], u'rmse': [85.442585928330303, 85.29704915378538, 85.22667089592963, 85.339041675515148, 86.086152088447705]})"""
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