DatasetAutoFolds'对象在python惊喜中没有属性"global_mean"

Question

我正在使用惊喜来执行交叉验证

def cross_v(data, folds=5):
    algorithms = (SVD, KNNBasic, KNNWithMeans, NormalPredictor)
    measures = ['RMSE', 'MAE']
for a in algorithms:
    data.split(folds);
    algo = a();
    algo.fit(data)

我以这种方式调用函数

data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
multiple_cv(data)

我收到此错误

Traceback (most recent call last):
  File "/home/user/PycharmProjects/pac1/prueba.py", line 30, in <module>
    multiple_cv(data)
  File "/home/user/PycharmProjects/pac1/prueba.py", line 19, in multiple_cv
    algo.fit(data)
  File "surprise/prediction_algorithms/matrix_factorization.pyx", line 155, in surprise.prediction_algorithms.matrix_factorization.SVD.fit
  File "surprise/prediction_algorithms/matrix_factorization.pyx", line 204, in surprise.prediction_algorithms.matrix_factorization.SVD.sgd
AttributeError: 'DatasetAutoFolds' object has no attribute 'global_mean'

我错过了什么？？

Answer 1

根据文档，fit 方法的输入必须是您尝试使用的训练集，它不同于数据集。可以使用拆分方法的输出将数据集拆分为训练集(和测试集(，如此处所述。

在您的示例中，

data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
trainset = data.build_full_trainset()

然后，您可以使用

algo.fit(trainset)

由此获得的训练集和测试

集可以分别用作拟合和测试函数的输入。