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 __init__(self): # Always call base method before doing anything.
AlgoBase.__init__(self) def estimate(self, u, i):
# 存储有关预测的其他信息,还可以返回包含给定详细信息的字典
details = {'info1' : 'That was',
'info2' : 'easy stuff :)'}
return 3, details data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
algo = MyOwnAlgorithm() cross_validate(algo, data, verbose=True)
以上代码实现了一个最简单的自定义预测方法。
2、fit()方法
现在,让我们制作一个稍微聪明的算法来预测列车集的所有评级的平均值。由于这是一个不依赖于当前用户或项目的常量值,我们宁愿一劳永逸地计算它。这可以通过定义fit
方法来完成:
class MyOwnAlgorithm(AlgoBase): def __init__(self): # Always call base method before doing anything.
AlgoBase.__init__(self) def fit(self, trainset): # Here again: call base method before doing anything.
AlgoBase.fit(self, trainset) # Compute the average rating. We might as well use the
# trainset.global_mean attribute ;)
self.the_mean = np.mean([r for (_, _, r) in
self.trainset.all_ratings()]) return self def estimate(self, u, i): return self.the_mean
fit
方法例如通过cross_validate
交叉验证过程的每个折叠处的函数调用(也可以自己调用它)。在做任何事情之前,你应该调用基类fit()
方法。
请注意,该fit()
方法返回self
。这允许使用表达式algo.fit(trainset).test(testset)
。
3、trainset属性
fit()
返回基类方法后,您需要的有关当前训练集的所有信息(评级值等)都存储在self.trainset
属性中。这是一个Trainset
具有许多预测属性和方法的对象。
为了说明它的用法,让我们制作一个算法来预测所有评级的平均值,用户的平均评分和项目的平均评级之间的平均值:
def estimate(self, u, i): sum_means = self.trainset.global_mean
div = 1 if self.trainset.knows_user(u):
sum_means += np.mean([r for (_, r) in self.trainset.ur[u]])
div += 1
if self.trainset.knows_item(i):
sum_means += np.mean([r for (_, r) in self.trainset.ir[i]])
div += 1 return sum_means / div
4、预测不可能
由算法决定是否能够产生预测。如果预测不可能,则可以提出 PredictionImpossible
异常。您需要先导入它:
from surprise import PredictionImpossible
该异常将被该predict()
方法和估计r捕获^你我[R^ü一世将根据default_prediction()
方法设置,可以覆盖。默认情况下,它返回列车集中所有评级的平均值。
5、相似性和基线
如果算法使用相似性度量或基线估计,您将需要接受bsl_options
并sim_options
作为__init__
方法的参数 ,并将它们传递给Base类。
class MyOwnAlgorithm(AlgoBase): def __init__(self, sim_options={}, bsl_options={}): AlgoBase.__init__(self, sim_options=sim_options,
bsl_options=bsl_options) def fit(self, trainset): AlgoBase.fit(self, trainset) # Compute baselines and similarities
self.bu, self.bi = self.compute_baselines()
self.sim = self.compute_similarities() return self def estimate(self, u, i): if not (self.trainset.knows_user(u) and self.trainset.knows_item(i)):
raise PredictionImpossible('User and/or item is unkown.') # Compute similarities between u and v, where v describes all other
# users that have also rated item i.
neighbors = [(v, self.sim[u, v]) for (v, r) in self.trainset.ir[i]]
# Sort these neighbors by similarity
neighbors = sorted(neighbors, key=lambda x: x[1], reverse=True) print('The 3 nearest neighbors of user', str(u), 'are:')
for v, sim_uv in neighbors[:3]:
print('user {0:} with sim {1:1.2f}'.format(v, sim_uv)) # ... Aaaaand return the baseline estimate anyway ;)
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