Créer le validateur
Le sous-module pyspark.ml.tuning comprend aussi une classe appelée CrossValidator pour effectuer une validation croisée. Cet Estimator reçoit le modélisateur que vous voulez ajuster, la grille d'hyperparamètres que vous avez créée et l'évaluateur que vous souhaitez utiliser pour comparer vos modèles.
Le sous-module pyspark.ml.tune a déjà été importé sous le nom tune. Vous allez créer le CrossValidator en lui passant l'Estimator de régression logistique lr, la grille de paramètres grid et l'evaluator que vous avez créé dans les exercices précédents.
Cette activité fait partie du cours
Fondements de PySpark
Instructions de l’exercice
- Créez un
CrossValidatoren appelanttune.CrossValidator()avec les arguments :estimator=lrestimatorParamMaps=gridevaluator=evaluator
- Nommez cet objet
cv.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Create the CrossValidator
cv = tune.____(estimator=____,
estimatorParamMaps=____,
evaluator=____
)