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演習

評価器を作成する

モデル選択のためにクロスバリデーションを行う際、最初に必要なのは、異なるモデルを比較する方法です。幸い、pyspark.ml.evaluation サブモジュールには、さまざまな種類のモデルを評価するクラスがあります。今回のモデルは二値分類モデルなので、pyspark.ml.evaluation モジュールの BinaryClassificationEvaluator を使います。

この評価器は ROC 曲線下面積（AUC）を計算します。これは、二値分類器が起こしうる 2 種類の誤り（偽陽性と偽陰性）を 1 つの数値にまとめた指標です。章の終わりで、これについてさらに詳しく学びます。

指示

100 XP
  • サブモジュール pyspark.ml.evaluation を evals としてインポートします。
  • 引数 metricName="areaUnderROC" を指定して evals.BinaryClassificationEvaluator() を呼び出し、evaluator を作成します。