1

我正在遵循以下代码示例：

    RandomUtils.useTestSeed();
    DataModel model = new FileDataModel(new File(file));
    RecommenderIRStatsEvaluator evaluator = new GenericRecommenderIRStatsEvaluator();
    RecommenderBuilder recommenderBuilder = new RecommenderBuilder() {
        public Recommender buildRecommender(DataModel model)
                throws TasteException {
            UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(
                    model);
            UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood(2,
                    similarity, model);
            return new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood,
                    similarity);
        }
    };
    IRStatistics stats = evaluator.evaluate(recommenderBuilder, null,
            model, null, 4, 4, 0.5);
    System.out.println(stats.getPrecision());
    System.out.println(stats.getRecall());

文件中的数据是：

 1,101,5.0
 1,102,3.0
 1,103,2.5
 2,101,2.0
 2,102,2.5
 2,103,5.0
 2,104,2.0
 3,101,2.5
 3,104,4.0
 3,105,4.5
 3,107,5.0
 4,101,5.0
 4,103,3.0
 4,104,4.5
 4,106,4.0
 5,101,4.0
 5,102,3.0
 5,103,2.0
 5,104,4.0
 5,105,3.5
 5,106,4.0

在数据文件上运行上面的代码时，我得到了

java.lang.IllegalArgumentException: Illegal precision: NaN 为什么会这样？我在这里找到了一些相关的东西，但它是在 2009 年发布的，无法解释我的困惑。

4

2 回答 2

4

最终，错误意味着无法计算精度或召回率，这是因为测试数据集太小以至于无法进行有意义的测试。我认为这还不够，但是，将 0.5 更改为 1.0 并将阈值从 4 降低到 3。

这IllegalArgumentException只是一个不应该发生的外观错误。不久前它已在 SVN 中修复。但它会告诉你精确度和召回率是不确定的。

于 2012-11-30T15:28:35.283 回答
0

非常感谢肖恩..在您建议的更改后它正在工作：

IRStatistics stats = evaluator.evaluate(recommenderBuilder, null,
                                        model, null, 3, 4, 1.0);
于 2015-11-09T11:28:40.117 回答