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演習

フライトの線形回帰を最適化する

これまではモデルを作成するとき、既定のハイパーパラメータを使用してきました。この演習では、cross validation を使って、最適（もしくは最適に近い）なハイパーパラメータの組み合わせを選びます。

以下はすでに作成済みです。

  • regression — LinearRegression オブジェクト
  • pipeline — StringIndexer、OneHotEncoder、VectorAssembler、LinearRegression からなるパイプライン
  • evaluator — RegressionEvaluator オブジェクト。

指示

100 XP
  • パラメータグリッドビルダーを作成します。
  • regression.regParam（0.01、0.1、1.0、10.0）と regression.elasticNetParam（0.0、0.5、1.0）に対するグリッドを追加します。
  • グリッドを構築します。
  • 5 分割の cross validator を作成します。