分類器を学習する
前の演習で作成したデータフレーム df_trainset が利用できます。これを使って Logistic Regression Classifier を学習させます。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ Spark SQL 入門
演習の手順
- Logistic Regression Classifier をインポートします。
- 分類器をインスタンス化します。最大反復回数を100、正則化パラメータを0.4、Elastic Net パラメータを0.0に設定します。
- trainset で分類器を学習させます。
- 学習に要した反復回数を表示します。
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。
# Import the logistic regression classifier
from ____ import ____
# Instantiate logistic setting elasticnet to 0.0
logistic = ____(maxIter=100, regParam=0.4, ____=0.0)
# Train the logistic classifer on the trainset
df_fitted = ____.____(____)
# Print the number of training iterations
print("Training iterations: ", df_fitted.____.____)