如何在Surprise数据集中过滤出预测收视率的结果？

如何解决如何在Surprise数据集中过滤出预测收视率的结果？

我创建了一个推荐引擎，该引擎为来自不同用户的11个项目生成预测的评分，这些评分存储在意外数据集中。目前，我建议为特定用户打印出所有11项的所有预测评分。

我的问题是，是否有可能过滤掉用户已经评分的商品的预测评分，并仅显示用户未评分的商品的预测评分，并可能以升序显示？

这是我到目前为止显示所有项目的预计评分的代码：

from load_data import data
from configure_algo import algo

trainingSet = data.build_full_trainset()

algo.fit(trainingSet)

user_userInput = input("Please enter the user you wish to use to get predicted ratings: ")

itemName= ""

for i in range(0,11):
  prediction = algo.predict(user_userInput,i)
  if i == 0:
    itemName = "Item 1"
  if i == 1:
    itemName = "Item 2"
  if i == 2:
    itemName = "Item 3"
  if i == 3:
    itemName = "Item 4"
  if i == 4:
    itemName = "Item 5"
  if i == 5:
    itemName = "Item 6"
  if i == 6:
    itemName = "Item 7"
  if i == 7:
    itemName = "Item 8"
  if i == 8:
    itemName = "Item 9"
  if i == 9:
    itemName = "Item 10"
  elif i == 10:
    itemName = "Item 11"
  print(f"Predicted rating for {itemName}: {prediction.est}")