Ukládání a načítání modelů

Někdy se stane, že se vrátíš k dřívějšímu modelu a chceš zjistit, jaká nastavení nebo předpoklady byly použity při hledání příčin chyb v predikci. Možná byla chyba v datech? Nebo je potřeba přidat nový příznak, který zachytí neobvyklou událost?

V tomto cvičení si vyzkoušíš ukládání a načítání modelu.

Toto cvičení je součástí kurzu

Feature Engineering with PySpark

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Importuj RandomForestRegressionModel z pyspark.ml.regression.
Na modelu uloženém v paměti pod názvem model zavolej metodu save() a ulož ho jako rfr_no_listprice.
Uložený soubor modelu rfr_no_listprice znovu načti zavoláním load() na RandomForestRegressionModel a výsledek ulož do proměnné loaded_model.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

from ____ import ____

# Save model
model.____(____)

# Load model
loaded_model = ____.____(____)

Upravit a spustit kód