वैलिडेटर बनाएँ
सबमॉड्यूल pyspark.ml.tuning में CrossValidator नाम की एक क्लास भी है जो क्रॉस-वैलिडेशन चलाने के लिए होती है। यह Estimator उस मॉडलर को लेता है जिसे आप फिट करना चाहते हैं, आपके द्वारा बनाया गया हाइपरपैरामीटर ग्रिड, और वह इवैल्यूएटर जिसे आप अपने मॉडलों की तुलना करने के लिए इस्तेमाल करना चाहते हैं।
सबमॉड्यूल pyspark.ml.tune पहले से tune नाम से इम्पोर्ट किया गया है। आप CrossValidator बनाएँगे जिसमें लॉजिस्टिक रिग्रेशन Estimator lr, पैरामीटर grid, और पिछले अभ्यासों में बनाया गया evaluator पास करेंगे।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
PySpark की नींव
अभ्यास निर्देश
- निम्न आर्ग्युमेंट्स के साथ
tune.CrossValidator()कॉल करके एकCrossValidatorबनाएँ:estimator=lrestimatorParamMaps=gridevaluator=evaluator
- इस ऑब्जेक्ट का नाम
cvरखें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create the CrossValidator
cv = tune.____(estimator=____,
estimatorParamMaps=____,
evaluator=____
)