Natrénování modelu (modelů)
Teď už jsi konečně připraven/a natrénovat modely a vybrat ten nejlepší!
Křížová validace je bohužel velmi výpočetně náročný postup. Natrénování všech modelů by na DataCampu trvalo příliš dlouho.
Locálně bys to provedl/a pomocí tohoto kódu:
# Fit cross validation models
models = cv.fit(training)
# Extract the best model
best_lr = models.bestModel
Pamatuj, že trénovací data se jmenují training a k natrénování logistického regresního modelu používáš lr. Křížová validace vyhodnotila hodnoty parametrů regParam=0 a elasticNetParam=0 jako nejlepší. Jsou to výchozí hodnoty, takže před natrénováním modelu nemusíš s lr nic dalšího dělat.
Toto cvičení je součástí kurzu
Foundations of PySpark
Pokyny k cvičení
- Vytvoř
best_lrzavolánímlr.fit()na trénovacích datechtraining. - Vypiš
best_lra ověř, že jde o objekt třídyLogisticRegressionModel.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Call lr.fit()
best_lr = ____
# Print best_lr
print(____)