मॉडल फिट करें
अब आप मॉडल फिट करने और सर्वश्रेष्ठ मॉडल चुनने के लिए पूरी तरह तैयार हैं!
दुर्भाग्य से, क्रॉस वैलिडेशन कंप्यूटेशन के लिहाज़ से बहुत भारी प्रक्रिया है। सभी मॉडलों को फिट करना DataCamp पर बहुत समय लेगा।
इसे लोकली करने के लिए आप यह कोड इस्तेमाल करेंगे:
# Fit cross validation models
models = cv.fit(training)
# Extract the best model
best_lr = models.bestModel
ध्यान रखें, प्रशिक्षण डेटा का नाम training है और आप लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल फिट करने के लिए lr का उपयोग कर रहे हैं। क्रॉस वैलिडेशन ने regParam=0 और elasticNetParam=0 पैरामीटर मानों को सबसे बेहतर चुना है। ये डिफॉल्ट वैल्यूज़ हैं, इसलिए मॉडल फिट करने से पहले lr में आपको और कुछ बदलने की ज़रूरत नहीं है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
PySpark की नींव
अभ्यास निर्देश
trainingडेटा परlr.fit()कॉल करकेbest_lrबनाएँ।best_lrप्रिंट करें ताकि यह सत्यापित हो कि यहLogisticRegressionModelक्लास का ऑब्जेक्ट है।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Call lr.fit()
best_lr = ____
# Print best_lr
print(____)