Crear el validador
El submódulo pyspark.ml.tuning también tiene una clase llamada CrossValidator para realizar la validación cruzada. Este Estimator toma el modelador que quieres ajustar, la cuadrícula de hiperparámetros que has creado y el evaluador que quieres utilizar para comparar tus modelos.
El submódulo pyspark.ml.tune ya se ha importado como tune. Crearás el CrossValidator pasándole la regresión logística Estimator lr, el parámetro grid, y el evaluator que creaste en los ejercicios anteriores.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a PySpark
Instrucciones de ejercicio
Crea un
CrossValidatorllamando atune.CrossValidator()con los argumentos:estimator=lrestimatorParamMaps=gridevaluator=evaluator
Nombra este objeto
cv.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Create the CrossValidator
cv = tune.____(estimator=____,
estimatorParamMaps=____,
evaluator=____
)