2020-03-30
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训练集和测试集的关系
一般来说，训练集用来估计模型中的参数，使模型能够反映现实，进而预测未来或其他未知的信息，而测试集用来评估模型的预测性能。
协同过滤推荐算法的训练集划分不是基于用户的，而是基于值的，即【用户，项目，评分】三元组。如果训练集为80%，测试集为20%，我们就可以将用户-项目评分中的80%抽取出来作为训练集，没抽取的那20%当做测试集（这些项目的值在训练集中表示为不存在）。
假如，某用户-项目评分矩阵中有100个项目，其中用户张三购买并评价了20个项目，也就是有80个项目未购买。这时，我们将20个项目中抽取80%，也就是16个项目作为训练集，另外4个项目作为测试集。即假设张三只购买并评价了100个项目中的16个项目，实际上已经购买的那4个项目就当做未购买。
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