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Évaluer le modèle

Vous vous rappelez des données de test mises de côté biiieeen plus tôt au chapitre 3? C'est enfin le moment de mettre votre modèle à l'épreuve! Vous pouvez réutiliser le même évaluateur que vous avez créé pour ajuster le modèle.

Cette activité fait partie du cours

Fondements de PySpark

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Instructions de l’exercice

  • Utilisez votre modèle pour générer des prédictions en appliquant best_lr.transform() aux données test. Enregistrez le résultat dans test_results.
  • Appelez evaluator.evaluate() sur test_results pour calculer l'AUC. Affichez le résultat.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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

# Evaluate the predictions
print(evaluator.evaluate(____))
Modifier et exécuter le code