Enregistrer et charger des modèles

Il arrive souvent que vous revisitiez un modèle précédent pour vérifier quelles hypothèses ou quels réglages ont été utilisés afin de comprendre l'origine des erreurs de prédiction. Y avait-il un problème avec les données? Devriez-vous ajouter une nouvelle caractéristique pour tenir compte d'un événement inhabituel?

Dans cet exemple, vous allez pratiquer l'enregistrement et le chargement d'un modèle.

Cette activité fait partie du cours

Ingénierie des caractéristiques avec PySpark

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Instructions de l’exercice

Importez RandomForestRegressionModel depuis pyspark.ml.regression.
En utilisant le modèle en mémoire nommé model, appelez la méthode save() dessus et nommez le modèle rfr_no_listprice.
Rechargez le fichier de modèle enregistré rfr_no_listprice en appelant load() sur RandomForestRegressionModel et en l'affectant à loaded_model.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

from ____ import ____

# Save model
model.____(____)

# Load model
loaded_model = ____.____(____)

Modifier et exécuter le code