Number of Latent Factors 최적의 잠재요인 수 (K) 찾기

최적의 잠재요인 수 (K) 찾기

개요

데이터에서 최적의 잠재요인 수(K)를 찾는 것은 추천 시스템에서 중요한 단계입니다. 이 과정은 사용자와 아이템 간의 상호작용을 나타내는 행렬을 효과적으로 분해하여, 사용자의 선호도 또는 아이템의 특성을 잘 반영할 수 있는 잠재요인의 차원 수를 결정합니다.

방법론

잠재요인 수 ( K )를 결정하는 과정은 다음과 같습니다:

1. 데이터 준비: 사용자-아이템 평가 데이터를 준비합니다.

2. 모델 훈련 및 평가: 다양한 ( K ) 값에 대해 행렬 분해 모델을 훈련시키고, 각각의 성능을 평가합니다.

3. 최적의 ( K ) 선택: 성능 평가를 바탕으로 가장 적합한 ( K ) 값을 선택합니다.

파이썬 코드 예시

다음은 Python을 사용하여 최적의 ( K ) 값을 찾는 예시 코드입니다:

import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.decomposition import NMF
import pandas as pd

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 데이터 파일 경로에 맞게 수정
R = data.pivot_table(values='rating', index='user_id', columns='item_id').fillna(0)

# 최적의 K값을 찾기 위한 설정
K_values = range(5, 50, 5)
error_values = []

for K in K_values:
    model = NMF(n_components=K, init='random', random_state=0)
    W = model.fit_transform(R)
    H = model.components_
    reconstructed_R = np.dot(W, H)
    
    # RMSE 계산
    error = mean_squared_error(R, reconstructed_R, squared=False)
    error_values.append(error)
    print(f'K={K}, RMSE={error}')

# 최적의 K값 찾기
optimal_K = K_values[np.argmin(error_values)]
print(f'Optimal number of latent factors K: {optimal_K}')

이 코드는 RMSE(Root Mean Square Error)를 사용하여 각 K 값에 대한 모델의 성능을 평가합니다. 가장 낮은 RMSE 값을 가진 K가 최적의 값으로 선택됩니다.

적절한 잠재요인 수

K를 찾는 것은 추천 시스템의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 이 과정은 데이터의 특성과 요구 사항에 따라 달라질 수 있으므로, 여러 K 값에 대해 실험하는 것이 중요합니다.