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演習

グリッドを作る

次に、最適なハイパーパラメータを探索するための値のグリッドを作成します。サブモジュール pyspark.ml.tuning には、まさにそれを行う ParamGridBuilder クラスがあります（もうおわかりかもしれませんが、PySpark にはほぼ何でも揃うサブモジュールがあります）。

交差検証で使うグリッドを作るには、.addGrid() と .build() メソッドを使います。.addGrid() は、モデルのパラメータ（数問前で作成した Estimator である lr の属性）と、試したい値のリストを受け取ります。 .build() メソッドは引数を取りません。後で使うグリッドを返すだけです。

指示

100 XP
  • サブモジュール pyspark.ml.tuning をエイリアス tune でインポートします。
  • 引数なしでクラスコンストラクタ ParamGridBuilder() を呼び出し、grid として保存します。
  • grid に対して .addGrid() を呼び出し、最初の引数に lr.regParam、2番目の引数に np.arange(0, .1, .01) を渡します。これは numpy モジュール（np としてインポート）にある関数で、0 から .1 までを .01 刻みで並べた数値のリストを作成します。戻り値で grid を上書きします。
  • .addGrid() をもう一度呼び出して lr.elasticNetParam 用のグリッドを作成し、値は [0, 1] のみを含めるようにして、再度 grid を更新します。
  • grid に対して .build() メソッドを呼び出し、その出力で grid を上書きします。