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在Surprise库里面，由surprise.accuracy提供推荐系统的评价指标，一共有三种，分别是RMSE、MAE以及FCPRMSE (lower is better)公式方法：surprise.accuracy.rmse(predictions, verbose=True)其中，predictions是list,结构在surprise库里面是[uid,iid,true_r,es...

一般地，我们把学习器的实际预测输出与样本之间的真实输出之间的差异称为误差（error），学习器在训练集上的误差称为“训练误差”，在测试集上的误差称为“泛化误差”。显然我们希望得到“泛化误差”小的学习器。通常我们假设测试样本也是从样本真实分布中独立同分布采样而得，需要注意的是，测试集应该尽可能与训练集互斥。数据集划分有以下几种方法：1.留出法留出法直接将数据集D划分成两个互斥的数据集 ，其中一个...