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Den Klassifikator trainieren

Der DataFrame df_trainset, den du in der vorherigen Übung erstellt hast, ist verfügbar. Du wirst ihn jetzt verwenden, um einen Klassifikator mit logistischer Regression zu trainieren.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einführung in Spark SQL mit Python

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Anleitung zur Übung

  • Importiere den Klassifikator für logistische Regression.
  • Erzeuge eine Instanz des Klassifikators. Setze die maximale Iterationszahl auf 100, den Regularisierungsparameter auf 0,4 und den Elastic-Net-Parameter auf 0,0.
  • Trainiere den Klassifikator auf dem Trainset.
  • Gib die Anzahl der Trainingsiterationen aus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Import the logistic regression classifier
from ____ import ____

# Instantiate logistic setting elasticnet to 0.0
logistic = ____(maxIter=100, regParam=0.4, ____=0.0)

# Train the logistic classifer on the trainset
df_fitted = ____.____(____)

# Print the number of training iterations
print("Training iterations: ", df_fitted.____.____)
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