Hola Eduardo, gracias por tu comentario. Sí, es correcto lo que dices, esos repos ya estaban calificados, por lo que realmente habría que hacer, es tomar más valores (ranciados) de las predicciones y excluir los que el usuario YA tiene.
Saludos!
El id lo utiliza en la línea:
usuario_ver = data.iloc[0][‘userId’] -1
¿te referías a ese id?
Saludos
USUARIO_EJEMPLO = ‘jbagnato’ # debe existir en nuestro dataset de train!
data = df_users[df_users[‘username’] == USUARIO_EJEMPLO]
usuario_ver = data.iloc[0][‘userId’] -1 # resta 1 para obtener el index de pandas
user0=users_predictions.argsort()[usuario_ver]
En esta parte cuando se realiza el ejemplo se ingresa el nombre del usuario, como cambiaría si solo se tuviera los id de los usuarios y desconocemos el nombre para realizar las predicciones?
Muchas gracias!
]]>Hola Juan, gracias por escribir, te paso los archivos por email, Saludos
]]>Me encantaria hacer el ejercicio por mi cuenta pero requiero la base de datos.
Te dejo el mail por las dudas.
Saludos y muchas gracias por invertir tu tiempo en la comunidad.
]]>Pues puede que estés en lo correcto 😀
]]>