Začněte nyníZačněte zdarma

Sestavení rozhodovacího stromu

Teď, když máš data o letech rozdělená na trénovací a testovací sadu, můžeš trénovací sadu použít k natrénování modelu rozhodovacího stromu.

Data jsou dostupná jako flights_train a flights_test.

POZNÁMKA: Trénování modelu může chvíli trvat – buď trpělivý/á!

Toto cvičení je součástí kurzu

Machine Learning with PySpark

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Importuj třídu pro vytvoření klasifikátoru rozhodovacího stromu.
  • Vytvoř objekt klasifikátoru a natrénuj ho na trénovacích datech.
  • Proveď predikce pro testovací data a prohlédni si výsledky.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Import the Decision Tree Classifier class
from pyspark.ml.____ import ____

# Create a classifier object and fit to the training data
tree = ____()
tree_model = tree.____(____)

# Create predictions for the testing data and take a look at the predictions
prediction = tree_model.____(____)
prediction.select('label', 'prediction', 'probability').show(5, False)
Upravit a spustit kód