kaggle-电影评分预测从零开始

记录从什么都不会开始的kaggle之旅
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处理数据思路：

1. 使用矩阵分解的思路，将数据转换成矩阵处理
2. 使用python提供的pandas进行处理

首先,使用思路1将training_ratings_for_kaggle_comp.csv转换成矩阵。
python-稀疏矩阵
python读取csv某一列、行的方式
注意易出错的细节：在读取文件的路径前加 r

#将csv形式的数据转换成矩阵
import csv#读取
with open(r'E:\LP\Kaggle\Movie Recommendation\training_ratings_for_kaggle_comp.csv') as f:f_csv = csv.reader(f)userid = [row[0] for row in f_csv]with open(r'E:\LP\Kaggle\Movie Recommendation\training_ratings_for_kaggle_comp.csv') as f:f_csv = csv.reader(f)   movieid = [row[1] for row in f_csv]with open(r'E:\LP\Kaggle\Movie Recommendation\training_ratings_for_kaggle_comp.csv') as f:f_csv = csv.reader(f)rating = [row[2] for row in f_csv]  

training_ratings_for_kaggle_comp.csv的数据转换成稀疏矩阵形式

• 稀疏矩阵官方文档
• python科学计算六：scipy矩阵操作–加入dtype解决bug

#去掉header
row_userid = userid[1:]   
col_movieid = movieid[1:]
data_rating = rating[1:]#print row_userid[:20]
#print col_movieid[:20]
#print data_rating[:20]R = sparse.coo_matrix((data_rating,(row_userid,col_movieid)),dtype=int)
print R.todense()