Entrena el clasificador
El dataframe df_trainset que creaste en el ejercicio anterior está disponible. Ahora vas a usarlo para entrenar un clasificador de Regresión Logística.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a Spark SQL en Python
Instrucciones del ejercicio
- Importa el clasificador de Regresión Logística.
- Crea una instancia del clasificador. Establece el número máximo de iteraciones en 100, el parámetro de regularización en 0.4 y el parámetro de elastic net en 0.0.
- Entrena el clasificador con el conjunto de entrenamiento.
- Imprime el número de iteraciones de entrenamiento.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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.____.____)