如何对电影类型对评分的影响进行建模？

我正在使用R语言进行一个机器学习练习，使用的是movielens数据集的扩展版本（1000万行），我的任务是利用训练集中的数据预测验证集中的评分。目前我的模型如下：

用户u对电影i的评分 = mu + b_i + b_u + epsilon，其中mu是平均评分，b_i是每部电影的影响，b_u是每个用户的影响。Epsilon应该是随机误差项，但目前它还包含了我尚未考虑的电影类型的影响。

为参考，这里是我当前数据集的截图 – 请注意，resid列包含了减去mu、b_i和b_u后的剩余评分。

我卡住了，因为我不知道如何对电影类型的影响进行建模。有人有关于我如何继续的建议吗？

回答：

主要思路： 将“类型”字段中的每个值转换为单独的字段，如（喜剧，浪漫）并设值为（是/否，0/1）。

我用下面的样本数据向你展示。这应该能给你一个概念，你可以用自己的数据继续进行。

sample <- tribble(~ Values,                  "apple|banana",                  "orange|apple",                  "banana|guava")sample

操作步骤如下：

使用tidyr包中的separate函数分隔字段中的值

sample %>% separate(Values, into = c("val1","val2"), sep = "\\|") -> sample2sample2

使用tidyr包中的gather函数将所有单个值收集到一个列中

sample2 %>% gather(key = "col_name", value = "col_val", val1, val2) ->sample3sample3

最后，使用“col_val”字段获得所需的输出，即独热编码（one-hot encoding）。
```
sample4 <- sample3 %>% select(2)sample4as.data.frame(model.matrix( ~ . -1, sample4))
```
告诉我这是否对你有帮助。

祝你学习愉快！！！

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