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टेस्ट डेटा की भविष्यवाणी करें

एक फिट किया हुआ लॉजिस्टिक मॉडल df_fitted उपलब्ध है. इस मॉडल के लिए टेस्ट डेटा वाला एक डेटाफ़्रेम df_testset उपलब्ध है. एक वैरिएबल fields उपलब्ध है, जिसमें सूची ['prediction', 'label', 'endword', 'doc', 'probability'] है; इसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए होता है कि कौन-से prediction फ़ील्ड प्रिंट करने हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Spark SQL परिचय

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अभ्यास निर्देश

  • मॉडल को df_testset में मौजूद डेटा पर लागू करें.
  • यदि prediction label से मेल नहीं खाता है, तो "incorrect" प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Apply the model to the test data
predictions = df_fitted.____(____).select(fields)

# Print incorrect if prediction does not match label
for x in predictions.take(8):
    print()
    if x.label != int(x.____):
        print("INCORRECT ==> ")
    for y in fields:
        print(y,":", x[y])
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