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Evaluar el modelo

¿Recuerdas los datos de prueba que reservaste en el capítulo 3? ¡Por fin ha llegado el momento de probar tu modelo en él! Puedes utilizar el mismo evaluador que hiciste para ajustar el modelo.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a PySpark

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Instrucciones del ejercicio

  • Utiliza tu modelo para generar predicciones aplicando best_lr.transform() a los datos de test. Guárdala como test_results.
  • Llama a evaluator.evaluate() en test_results para calcular el AUC. Imprime la salida.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando el código de muestra.

# Use the model to predict the test set
test_results = best_lr.____(____)

# Evaluate the predictions
print(evaluator.evaluate(____))
Editar y ejecutar código