local variable 'movie_ratings' referenced before assignment

Question

안녕하세요, 사용자의 평가경향을 고려한 CF 의 강의 코드를 실습할 때 아래와 같은 에러 메시지가 발생합니다. UnboundLocalError Traceback (most recent call last) in () ----> 1 score(CF_knn_bias, 30) 2 frames in score(model, neighbor_size) 38 id_pairs = zip(x_test['user_id'], x_test['movie_id']) 39 # 모든 사용자 - 영화 쌍에 대해 주어진 예측 모델에 의해 예측값 계산 및 리스트형 데이터 생성 ---> 40 y_pred = np.array([model(user, movie, neighbor_size) for (user, movie) in id_pairs]) 41 # 실제 평점값 42 y_true = np.array(x_test['rating']) in (.0) 38 id_pairs = zip(x_test['user_id'], x_test['movie_id']) 39 # 모든 사용자 - 영화 쌍에 대해 주어진 예측 모델에 의해 예측값 계산 및 리스트형 데이터 생성 ---> 40 y_pred = np.array([model(user, movie, neighbor_size) for (user, movie) in id_pairs]) 41 # 실제 평점값 42 y_true = np.array(x_test['rating']) in CF_knn_bias(user_id, movie_id, neighbor_size) 10 sim_scores = user_similarity[user_id].copy() 11 movie_scores = rating_bias[movie_id].copy() ---> 12 none_rating_idx = movie_ratings[movie_ratings.isnull()].index 13 movie_ratings = movie_ratings.drop(none_rating_idx) 14 sim_scores = sim_scores.drop(none_rating_idx) UnboundLocalError: local variable 'movie_ratings' referenced before assignment 구글링을 해보니 global 변수명을 설정해줘야 한다고 나오는데, 해결이 어려워서 질문 드립니다!강연자님께서 실행한 코드에서는 해당 오류가 발생하지 않아서.. 왜 제 환경에서는 변수명 에러가 발생하는지 알 수 있을까요?아래는 전체 코드 입니다. 감사합니다. import os import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity ####### 데이터 불러오기 데이터 셋 만들기 ###### base_src = 'drive/MyDrive/RecoSys/Data' # user u_user_src = os.path.join(base_src, 'u.user') u_cols = ['user_id', 'age', 'sex', 'occupation', 'zip_code'] users = pd.read_csv(u_user_src, sep = '|', names = u_cols, encoding = 'latin-1') users = users.set_index('user_id') # item u_item_src = os.path.join(base_src, 'u.item') i_cols = ['movie_id', 'title', 'release date', 'video release date', 'IMDB URL', 'unknown', 'Action', 'Adventure', 'Animation', 'Children\'s', 'Comedy', 'Crime', 'Documentary', 'Drama', 'Fantasy', 'Film-Noir', 'Horror', 'Musical', 'Mystery', 'Romance', 'Sci-Fi', 'Thriller', 'War', 'Western'] movies = pd.read_csv(u_item_src, sep = '|', names = i_cols, encoding = 'latin-1') movies = movies.set_index('movie_id') # rating u_data_src = os.path.join(base_src, 'u.data') r_cols = ['user_id', 'movie_id', 'rating', 'timestamp'] ratings = pd.read_csv(u_data_src, sep = ' ', names = r_cols, encoding= 'latin-1') # rmse def RMSE(y_true, y_pred): return np.sqrt(np.mean((np.array(y_true) - np.array(y_pred))**2)) def score(model, neighbor_size = 0): # test data user_id 와 movie_id pair 맞춰 튜플원소 리스트데이터 id_pairs = zip(x_test['user_id'], x_test['movie_id']) # 모든 사용자 - 영화 쌍에 대해 주어진 예측 모델에 의해 예측값 계산 및 리스트형 데이터 생성 y_pred = np.array([model(user, movie, neighbor_size) for (user, movie) in id_pairs]) # 실제 평점값 y_true = np.array(x_test['rating']) return RMSE(y_true, y_pred) x = ratings.copy() y = ratings['user_id'] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.25, stratify = y) rating_matrix = x_train.pivot(index = 'user_id', columns = 'movie_id', values = 'rating') matrix_dummy = rating_matrix.copy().fillna(0) user_similarity = cosine_similarity(matrix_dummy, matrix_dummy) user_similarity = pd.DataFrame(user_similarity, index = rating_matrix.index, columns = rating_matrix.index) ####### 사용자 평가 경향을 고려한 함수 ######## rating_mean = rating_matrix.mean(axis = 1) # axis=1 (columns), user의 모든 평점의 평균) rating_bias = (rating_matrix.T - rating_mean).T # 해당 유저-아이템 평점 - 사용자의 평점 평균의 편차 #print(rating_bias) #사용자 평가 경향을 고려한 함수 def CF_knn_bias (user_id, movie_id, neighbor_size = 0): if movie_id in rating_bias.columns: sim_scores = user_similarity[user_id].copy() movie_scores = rating_bias[movie_id].copy() none_rating_idx = movie_ratings[movie_ratings.isnull()].index movie_ratings = movie_ratings.drop(none_rating_idx) sim_scores = sim_scores.drop(none_rating_idx) if neighbor_size == 0: prediction = np.dot(sim_scores, movie_ratings) / sim_scores.sum() prediction = prediction + rating_mean[user_id] else: if len(sim_scores) > 1: neighbor_size = min(neighbor_size, len(sim_scores)) sim_scores = np.array(sim_scores) movie_ratings = np.array(movie_ratings) user_idx = np.argsort(sim_scores) sim_scores = sim_scores[user_idx][-neighbor_size:] movie_ratings = movie_ratings[user_idx][-neighbor_size:] prediction = np.dot(sim_scores, movie_ratings) / sim_scores.sum() prediction = prediction + rating_mean[user_id] else: prediction = rating_mean[user_id] else: prediction = rating_mean[user_id] return prediction score(CF_knn_bias, 30)

거친코딩 · Answer

안녕하세요. 학습자님 :) 위 에러 통해선 정확히 문제 파악이 어려운데, 작성하신 풀코드를 전달주실 수 있으실까요? 감사합니다. 거친코딩 드림.

communityai8509 · Answer

안녕하세요 Yoojeong Lee 님, 인프런 AI 인턴이에요.
에러 메시지 “UnboundLocalError: local variable ‘movie_ratings’ referenced before assignment”은 ‘CF_knn_bias’ 함수에서 ‘movie_ratings’ 변수가 할당되기 전에 참조되었기 때문에 발생한 것 같습니다. ‘movie_ratings’ 변수를 사용하기 전에 할당해주셔야 합니다. 코드를 살펴봤을 때 ‘movie_ratings’ 변수가 어디에 정의되어 있는지 확인해보시고, 동일한 이름으로 변수를 할당해주시면 될 것입니다. 감사합니다.