comment puis-je faire un modèle de recommandation en utilisant scikit-learn de python

Question

J'apprends l'apprentissage statistique ces jours-ci en utilisant les pandas python et la bibliothèque scikit-learn et ce sont des outils fantastiques pour moi.

J'aurais pu apprendre le mode de classification, de régression et aussi de clustering avec eux bien sûr. Mais je ne trouve pas le moyen de commencer avec eux quand je voudrais faire un modèle de recommandation. Par exemple, si j'ai le jeu de données d'achat d'un client, qui contient la date, le nom du produit, le fabricant du produit, le prix, le périphérique de commande, etc.

Quel est le type de recommandation de problème? classification, régression ou autre chose? En fait, je pourrais trouver des algorithmes très connus comme le filtrage collaboratif quand quelqu'un doit résoudre ce problème.

Si oui, puis-je utiliser ces algorithmes en utilisant scikit-learn? ou devrais-je apprendre une autre bibliothèque de M.L?

Cordialement

Answer 1

scikit-learn ne propose pas d'outils de système de recommandation. Vous pouvez jeter un oeil à mahout qui donne vraiment facile à démarrer la proposition ou spark.

Cependant la recommandation est un problème en soi dans le mot d'apprentissage automatique. Cela peut être une régression si vous essayez de prédire le taux qu'un utilisateur donnerait à un film par exemple ou par classification si vous voulez savoir si un utilisateur va aimer le film ou non (choix binaire). L'important est que la recommandation utilise des outils et des algorithmes dédiés à ce problème, comme la recommandation basée sur les éléments ou sur le contenu. Ces concepts sont en fait assez simples à comprendre et vous mettre en place un petit moteur de recommandation pourrait être le meilleur.

conseils

I vous le livre mahout in action qui est une excellente introduction à concept recommandation

Answer 2

Que diriez-vous de crabe https://github.com/python-recsys/crab, qui est cadre aa Python pour la construction de moteurs de recommender intégrés avec le monde des paquets Python scientifiques (numpy, scipy, matplotlib).

Je n'ai pas utilisé ce cadre mais je l'ai trouvé. Et il semble qu'il n'y a que la version 0.1 et que le crabe n'a pas été mis à jour depuis des années. Donc je doute qu'il soit bien documenté. Peu importe, si vous décidez d'essayer Crab, s'il vous plaît nous donner un retour après cela :)