Проверка перекрестной проверки для системы рекомендаций

Question

Я пытаюсь выполнить 10-кратное перекрестное подтверждение в контентной системе рекомендаций. Набор данных состоит из идентификаторов пользователей, идентификаторов фильмов и рейтингов и набора атрибутов идентификаторов фильмов и идентификаторов атрибутов, по одному для каждого жанра. Моя проблема, как показано ниже, находится в процессе движения оператора. Im получал ошибку «Ожидаемая модель, но получал рейтингPredictor». Любой совет о том, как это исправить, или другой способ сделать это в Rapidminer?

X-Validation operator

Answer 1

Это с расширением Recommender системы, которая не устанавливается по умолчанию с базовым продуктом, так что я не пробовал.

Похоже, что оператор Apply Model требует дополнительных входов и это также выглядит как оператор Item Attribute... производит то, что не совместимо с тем, что RapidMiner ожидает в контексте X-Validation.

Мое предложение состоит в том, чтобы подключить выход к первому выходному сигналу thr на стороне тренировки X-Validation. Затем первый thr на стороне тестирования должен быть подключен к входу оператора Apply. Похоже, операторы нуждаются в дополнительных входах и выходах для подключения. Это можно сделать с дополнительными портами thr, которые появятся после первого использования.

Одной проблемой будет отсутствие действительного mod (обратите внимание на нижний регистр). Мое предложение состоит в том, чтобы использовать любого другого оператора, который создает действительную модель на стороне обучения, умудряется подавать эти данные и, возможно, изобретать, чтобы потреблять их на тестовой стороне с помощью фиктивного традиционного оператора Apply Model.

Я не пробовал это, так что у меня нет возможности узнать, будет ли это работать.