Esegui il fit del/dei modello/i

Finalmente sei prontə per eseguire il fit dei modelli e selezionare il migliore!

Purtroppo, la cross validation è una procedura molto pesante dal punto di vista computazionale. Addestrare tutti i modelli richiederebbe troppo tempo su DataCamp.

In locale useresti questo codice:

# Fit cross validation models
models = cv.fit(training)

# Extract the best model
best_lr = models.bestModel

Ricorda: i dati di training si chiamano training e stai usando lr per addestrare un modello di regressione logistica. La cross validation ha selezionato come migliori i valori dei parametri regParam=0 ed elasticNetParam=0. Questi sono i valori predefiniti, quindi non devi fare altro con lr prima di effettuare il fit del modello.