Decision Tree を構築する
すでにフライトデータを学習用とテスト用に分割しました。ここでは学習用データを使って Decision Tree モデルを学習させます。
データは flights_train と flights_test として用意されています。
注意: モデルの学習には数秒かかります。完了まで少しお待ちください。
この演習はコースの一部です
Machine Learning with PySpark
演習の手順
- Decision Tree 分類器を作成するためのクラスをインポートします。
- 分類器オブジェクトを作成し、学習用データに対して学習させます。
- テスト用データに対して予測を行い、予測結果を確認します。
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 Decision Tree Classifier class
from pyspark.ml.____ import ____
# Create a classifier object and fit to the training data
tree = ____()
tree_model = tree.____(____)
# Create predictions for the testing data and take a look at the predictions
prediction = tree_model.____(____)
prediction.select('label', 'prediction', 'probability').show(5, False)