Crea un Decision Tree
Ora che hai diviso i dati dei voli in insieme di addestramento e di test, puoi usare l’insieme di addestramento per adattare un modello di Decision Tree.
I dati sono disponibili come flights_train e flights_test.
NOTA: l’addestramento del modello richiederà qualche secondo… abbi pazienza!
Questo esercizio fa parte del corso
Machine Learning con PySpark
Istruzioni dell'esercizio
- Importa la classe per creare un classificatore Decision Tree.
- Crea un oggetto classificatore e adattalo ai dati di addestramento.
- Genera le predizioni sui dati di test e dai un’occhiata ai risultati.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Import the Decision Tree Classifier class
from pyspark.ml.____ import ____
# Create a classifier object and fit to the training data
tree = ____()
tree_model = tree.____(____)
# Create predictions for the testing data and take a look at the predictions
prediction = tree_model.____(____)
prediction.select('label', 'prediction', 'probability').show(5, False)