理解推荐系统中SVD算法的RMSE和MAE指标
本例使用Surprise库在电影评分数据上应用奇异值分解(SVD)算法。SVD是一种降维技术，将数据分解为三个矩阵的乘积，从而揭示数据潜在结构。
为了评估SVD算法的推荐效果，我们通常使用均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)作为关键指标。这两个指标衡量算法预测评分与实际评分之间的偏差。RMSE和MAE值越低，表示算法预测越准确，推荐效果越好。
在SVD算法中，RMSE和MAE尤其重要，因为它们直接反映了算法捕捉用户电影偏好能力的强弱。 低RMSE和MAE值表明算法能够更有效地预测用户对电影的评分，从而提供更精准的电影推荐。
此外，通过交叉验证计算RMSE和MAE，我们可以更可靠地评估算法在未见数据上的泛化能力。交叉验证将数据分成训练集和测试集，算法在训练集上训练，并在测试集上进行评估。这种方法能够提供算法整体性能的更稳健估计，避免过拟合问题。
