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अपना cross validation पाइपलाइन बनाएँ

अब जब हमारे पास डेटा, train/test splits, मॉडल, और hyperparameter मान हैं, तो आइए Spark को बताएँ कि हमारे मॉडल का cross-validate कैसे करना है, ताकि वह hyperparameters का सबसे अच्छा संयोजन ढूँढकर हमें लौटा सके.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

PySpark के साथ Recommendation Engines बनाना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • cv नाम का एक CrossValidator बनाएँ, जिसमें हमारे als मॉडल को estimator के रूप में दें, और estimatorParamMaps को अभी बनाए गए param_grid पर सेट करें. Spark को बताएँ कि इस्तेमाल होने वाला evaluator वही "evaluator" है जो हमने पहले बनाया था. numFolds को 5 पर सेट करें.
  • cv को प्रिंट करके सुनिश्चित करें कि हमारा cv बन गया है.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Build cross validation using CrossValidator
____ = CrossValidator(estimator=____, estimatorParamMaps=____, evaluator=____, numFolds=____)

# Confirm cv was built
print(____)
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