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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

<Kurs>Einführung in Spark SQL mit Python</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • 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 praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# 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.____.____)
Code bearbeiten und ausführen