Este projeto envolveu a análise exploratória de um dataset de ratings de filmes, com o objetivo de prever a nota que um utilizador daria a um filme, com base nas avaliações feitas por outros utilizadores.
Foram utilizados dois modelos de regressão linear construídos manualmente para prever ratings: um baseado apenas nos utilizadores e seus ratings, e outro que também incorporou metadata dos filmes.
Foi também implementado o modelo FunkSVD.
A metodologia incluiu a escolha dos melhores hiperparâmetros através de cross-validation, bem como a seleção do modelo final com base nas métricas RMSE e MAE. Adicionalmente, as métricas Precision@k, Recall@k, F1@k e MRR@k foram usadas para avaliar a performance dos modelos de recomendação.