언더샘플링 데이터 실험하기 (LG)

[syleeie2310]

언더샘플링 데이터 실험하기 (LG)

AUC 기준으로 어떤 데이터가 좋을지 결정 필요

[syleeie2310]

from recommenders.evaluation.spark_evaluation import SparkRankingEvaluation, SparkRatingEvaluation

evaluations = SparkRankingEvaluation( dfs_test, # 테스트 데이터 dfs_pred_final, # 실제 prediction 데이터 col_user=COL_USER, # asin1 col_item=COL_ITEM, # asin2 col_rating=COL_RATING, # co-review cnts col_prediction=COL_PREDICTION, # prob k=10 # k 갯수 )

print( "Precision@k = {}".format(evaluations.precision_at_k()), "Recall@k = {}".format(evaluations.recall_at_k()), "NDCG@k = {}".format(evaluations.ndcg_at_k()), "Mean average precision = {}".format(evaluations.map_at_k()), sep="\n" )

[syleeie2310]

https://github.com/recommenders-team/recommenders/blob/main/recommenders/evaluation/spark_evaluation.py

[syleeie2310]

relevancy_method = top_k 면 10개 추천

by_threshold = 3으로 주면 테스트 데이터 알아서 빠짐.

[syleeie2310]

• 추천 모델링 실험할 때 a,b / b,a중에 1개만 쓰기
• 0인 라벨 중에서 데이터 가져올 때 기준 상품과 동일한 상품 기준으로 몇개인지 확인한다음에 샘플링 하기 (ex, 1:1,1:2,1:3,1:5,1:10) -1,2번 하고 로지스틱 traindata auc, precision, recall 확인 한 다음에 데이터 저장해서 지윤님 알려주기