Évaluer le modèle
Vous vous souvenez des données de test que vous avez mises de côté au chapitre 3 ? Il est enfin temps de tester votre modèle sur celui-ci ! Vous pouvez utiliser le même évaluateur que celui que vous avez fabriqué pour adapter le modèle.
Cet exercice fait partie du cours
Introduction à PySpark
Instructions
- Utilisez votre modèle pour générer des prévisions en appliquant
best_lr.transform()aux donnéestest. Enregistrez ceci soustest_results. - Appelez
evaluator.evaluate()surtest_resultspour calculer AUC. Imprimez la sortie.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Use the model to predict the test set
test_results = best_lr.____(____)
# Evaluate the predictions
print(evaluator.evaluate(____))