Entraîner le classificateur
La trame de données df_trainset que vous avez créée à l'exercice précédent est disponible. Vous allez maintenant l'utiliser pour entraîner un classificateur de régression logistique.
Cette activité fait partie du cours
Introduction à Spark SQL en Python
Instructions de l’exercice
- Importez le classificateur de régression logistique.
- Instanciez le classificateur. Réglez le nombre maximal d'itérations à 100, le paramètre de régularisation à 0,4 et le paramètre d'Elastic Net à 0,0.
- Entraînez le classificateur sur l'ensemble d'entraînement.
- Affichez le nombre d'itérations d'entraînement.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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.____.____)