バリデータを作成する
サブモジュール pyspark.ml.tuning には、クロスバリデーションを実行するための CrossValidator クラスもあります。この Estimator は、学習させたいモデラー、作成したハイパーパラメータのグリッド、そしてモデル同士を比較するための評価器を受け取ります。
サブモジュール pyspark.ml.tune はすでに tune としてインポートされています。ここでは、ロジスティック回帰の Estimator である lr、パラメータの grid、そして前の演習で作成した evaluator を渡して、CrossValidator を作成します。
この演習はコースの一部です
PySpark入門
演習の手順
- 次の引数で
tune.CrossValidator()を呼び出してCrossValidatorを作成します。estimator=lrestimatorParamMaps=gridevaluator=evaluator
- このオブジェクトに
cvという名前を付けます。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create the CrossValidator
cv = tune.____(estimator=____,
estimatorParamMaps=____,
evaluator=____
)