モデルを評価する
第3章のずーっと前に取り分けておいたテストデータを覚えていますか？ いよいよ、そのデータでモデルを評価します！ モデルの学習時に使ったのと同じ evaluator を使えます。
この演習はコースの一部です
PySpark入門
演習の手順
best_lr.transform()をtestデータに適用して予測を生成し、test_resultsとして保存します。evaluator.evaluate()をtest_resultsに対して呼び出し、AUC を計算して出力を表示します。
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。
# Use the model to predict the test set
test_results = best_lr.____(____)
# Evaluate the predictions
print(evaluator.evaluate(____))