मशीन लर्निंग फंक्शन

पिछले चैप्टर में, आपने Spark MLlib की फीचर ट्रांसफॉर्मेशन क्षमताएँ देखीं. अगर वह लाइब्रेरी एक भोजन होती, तो फीचर ट्रांसफॉर्मेशन स्टार्टर होते; मेन कोर्स है मशीन लर्निंग मॉडलिंग फंक्शनों का लाजवाब सिलेक्शन! इन सभी फंक्शनों के नाम ml_ से शुरू होते हैं और इनका सिग्नेचर मिलता-जुलता होता है. ये कई आर्ग्युमेंट लेते हैं, जिनमें एक tibble, वैरिएबल्स के बीच संबंध बताने वाला फॉर्मूला, फीचर्स का नाम बताने वाली स्ट्रिंग, लेबल्स वाली स्ट्रिंग, और अन्य शामिल हैं.

समर्थित मशीन लर्निंग फंक्शनों में लीनियर रिग्रेशन और उसके वेरिएंट, ट्री-आधारित मॉडल्स (ml_decision_tree_classifier()) और कुछ अन्य शामिल हैं. आप ls() का उपयोग करके सभी मशीन लर्निंग फंक्शनों की सूची देख सकते हैं.

ls("package:sparklyr", pattern = "^ml")

सभी मशीन लर्निंग मॉडल फंक्शन कौन-कौन से आर्ग्युमेंट लेते हैं?