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
Instrucciones del ejercicio
- Utiliza tu modelo para generar predicciones aplicando
best_lr.transform()a los datos detest. Guárdala comotest_results. - Llama a
evaluator.evaluate()entest_resultspara 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(____))