Fungsi machine learning

Pada bab sebelumnya, Anda telah melihat beberapa fungsionalitas transformasi fitur dari Spark MLlib. Jika pustaka tersebut diibaratkan sebagai hidangan, transformasi fitur adalah hidangan pembuka; hidangan utamanya adalah rangkaian fungsi pemodelan machine learning yang menggugah selera! Semua fungsi ini memiliki nama yang diawali dengan ml_, dan memiliki tanda tangan yang serupa. Fungsi-fungsi tersebut menerima beberapa argumen, termasuk sebuah tibble, formula yang menyatakan hubungan antarvariabel, string yang menamai fitur, string yang memuat label, dan lainnya.

Fungsi machine learning yang didukung mencakup regresi linear beserta variannya, model berbasis pohon (ml_decision_tree_classifier()), dan beberapa lainnya. Anda dapat melihat daftar semua fungsi machine learning menggunakan ls().

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

Argumen apa yang digunakan oleh semua fungsi model machine learning?