質問: レコメンド(推薦)におけるトレーニングデータとは、テストデータとは というところがごちゃごちゃになったので質問させていただきます 例として、100人のユーザが300個のアイテムを評価しているとします そのときに、もちろん各ユーザで評価しているアイテムの個数は別です 評価のレビューとして1000あるとします ユーザAが50のレビューをしているとします このときにユーザAのおすすめアイテムを推薦するときに いままでのユーザの評価履歴からトレーニングをするとしたら トレーニングデータとテストデータはどのようにわければよいのでしょうか ここらへんのことが学べるサイトなどがあれば教えていただけるとありがたいです
回答: 質問のご趣旨が分からないですがtrain, test分けの原則は ・恣意的な分けはせずランダムとする ・目的変数の比率はtrain, testで同じとする ・時間的に未来を予測したい場合は、より過去をtrainとし、近い過去の方をtestとする でよろしいかとおもいます。