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个性化推荐系统代码演示导入必要的库首先，我们需要导入一些必要的库。这里我们使用Python作为编程语言。加载数据假设我们有一个包含用户评分和标签的数据集。其中，标签表示用户是否喜欢该电影。我们将数据集分成训练集和测试集。加载数据data = pd.read_csv('movie_ratings.csv')分割数据集为训练集和测试集train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2)数据预处理我们将电影的标题作为特征，将用户的评分和标签作为目标变量。在训练模型之前，我们需要对数据进行标准化处理。将电影标题转换为独热编码train_data['movie_title'] = pd.get_dummies(train_data['movie_title'], prefix='movie')test_data['movie_title'] = pd.get_dummies(test_data['movie_title'], prefix='movie')提取特征和目标变量X_train = train_data.drop(['user_id', 'movie_title', 'rating'], axis=1)y_train = train_data['rating']X_test = test_data.drop(['user_id', 'movie_title'], axis=1)y_test = test_data['rating']标准化特征数据scaler = StandardScaler()X_train = scaler.fit_transform(X_train)X_test = scaler.transform(X_test)训练模型我们使用LightGBM算法来训练模型。在训练模型之前，我们需要将数据集分成训练集和验证集，以便在训练过程中评估模型的性能。将训练数据分成训练集和验证集train_data, val_data = train_test_split(train_data, test_size=0.2)X_train, y_train = train_data.drop(['rating'], axis=1), train_data['rating']X_val, y_val = val_data.drop(['rating'], axis=1), val_data['rating']训练模型model = LGBMClassifier()model.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_val, y_val))预测和评估在模型训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的性能。这里我们使用均方根误差（RMSE）作为评估指标。为了计算RMSE，我们需要将测试集中的每个预测值减去真实的评分，然后取平方并取平均值。最后，我们使用numpy库计算平方根来得到RMSE。对测试集进行预测y_pred = model.predict(X_test)y_true = test_data['rating']rmse = np.sqrt(((y_true - y_pred) ** 2).mean())print('RMSE:', rmse)