Random Forest の評価

この最後の演習では、Random Forest モデルに対するクロスバリデーションの結果を評価します。

以下はすでに作成されています。

cv — 学習データに対してすでに学習済みのクロスバリデータ
evaluator — BinaryClassificationEvaluator オブジェクト
flights_test — テスト用データ

パラメータグリッド内のすべてのモデルにおける平均 AUC 指標のリストを出力します。
ベストモデルの平均 AUC を表示します。これはリストの中で「最も大きい」AUC です。
ベストモデルの maxDepth と featureSubsetStrategy パラメータについての説明を出力します。
テストデータに対するベストモデルの予測について、AUC を表示します。