DatasetAutoFolds 对象在 python 上没有属性“global_mean”答案

【问题标题】：DatasetAutoFolds' object has no attribute 'global_mean' on python surpriseDatasetAutoFolds 对象在 python 上没有属性“global_mean”
【发布时间】：2018-03-13 19:00:40
【问题描述】：

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)

我这样调用函数

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

我得到了这个错误

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？？

【问题讨论】：

标签： python recommender-systems

【解决方案1】：

As per the docs，fit 方法的输入必须是一个训练集，它不同于您尝试使用的数据集。您可以使用here 中提到的拆分方法的输出将数据集拆分为训练集（和测试集）。

在你的例子中，

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

然后，你可以使用

algo.fit(trainset)

这样得到的 Trainset 和 Testset 可以分别作为 fit 和 test 函数的输入。

【讨论】：